Question

我有一个这种格式的表格，我想与融解的“相反”进行转换。还有一个问题可以解决这个问题，但是它与我想保留的其他许多列不兼容。

原件：

COUNTRY   STATE     CATEGORY   RESTAURANT         STARS     REVIEWS
US        Texas     NaN        Texas Chicken      4.1       1,157    
US        Texas     Spicy      Texas Chicken      4.1       1,157
US        Ohio      NaN        Mamas Shop         3.6       700
US        Ohio      NaN        Pizza Hut          4.5       855
US        Ohio      Pizza      Pizza Hut          4.5       855

所需的输出：

COUNTRY   STATE     RESTAURANT        STARS    REVIEWS  SPICY   PIZZA 
US        Texas     Texas Chicken     4.1      1,157    1       0 
US        Ohio      Mamas Shop        3.6      700      0       0
US        Ohio      Pizza Hut         4.5      855      0       1

基本上，我想基于许多列进行“分组”，同时根据“类别”列中的类别创建额外的列。没有任何特定类别的餐厅的所有这些其他列的值都将为0。我也不希望任何额外的列层，因为我打算将所有这些都写入JSON。

非常感谢您提供任何帮助，并在此先感谢您！

Answer 1

set_index，crosstab和reindex的组合可以“解散”数据框，并照顾数据框中存在的空值：

#set aside required multiindex of country, state, restaurant, stars, and reviews
ind = df.set_index(['COUNTRY','STATE','RESTAURANT','STARS','REVIEWS']).index

#get frequency count for Pizza and Spicy
res = pd.crosstab([df.COUNTRY,df.STATE,df.RESTAURANT,df.STARS,df.REVIEWS],df.CATEGORY)

#reindex frequency dataframe with ind
res = res.reindex(ind,fill_value=0).drop_duplicates()
res


                CATEGORY                    Pizza   Spicy
COUNTRY STATE   RESTAURANT     STARS  REVIEWS       
 US     Texas   Texas Chicken   4.1    1,157    0   1
        Ohio    Mamas Shop      3.6    700      0   0
                Pizza Hut       4.5    855      1   0

Answer 2

我想这应该起作用：

var reg = /^AWT=\d\d:\d\d;$/;

“取消融化”数据框并保留其余的列？蟒蛇熊猫

2 个答案: