Question

data = {'groupId':[1,1,2], 'email':['a1@gmail.com', 'a2@gmail.com', 'a3@gmail.com'],
        'type':['office','personal','personal'],'name':['santy','santy','will']} 
df = pd.DataFrame(data)

我有一个这样的数据框

groupId email   type           name
1   a1@gmail.com    office      santy
1   a2@gmail.com    personal    santy
2   a3@gmail.com    personal    will

我想根据特定组中的行数将行转换为动态列

groupId email1         type1   email2          type2       name
1      a1@gmail.com  office    a2@gmail.com    personal    santy
2      a3@gmail.com   personal   na              na        will

我知道我可以将set_index与unstack一起使用，但是对于如何指定列名以及如何在特定组中创建那么多列感到困惑。

是否有有效的方法做到这一点？任何帮助将不胜感激

Answer 1

您可以这样做：

new_df = (df.assign(col=df.groupby('groupId').cumcount()+1)
   .set_index(['groupId','col'])
   .unstack('col')
   .sort_index(level=(1,0), axis=1)
)

new_df.columns = [f'{x}{y}' for x,y in new_df.columns]

输出：

               email1     type1        email2     type2
groupId                                                
1        a1@gmail.com    office  a2@gmail.com  personal
2        a3@gmail.com  personal           NaN       NaN

熊猫分组依据并将行转换为多列

1 个答案: