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将dataframe列值转换为新列

dataframe pandas python

KorbenDose · 技术社区 · 6 年前

我有一个包含一些数据的数据框,我想对其进行转换,以便一列的值定义新列。

>>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame([['a','a','b','b'],[6,7,8,9]]).T
>>> df
   A  B
0  a  6
1  a  7
2  b  8
3  b  9

列的值 A 应为新数据帧的列名。转换的结果应该如下所示:

   a  b
0  6  8
1  7  9

到目前为止,我的想法并没有完全奏效:

>>> pd.DataFrame({ k : df.loc[df['A'] == k, 'B'] for k in df['A'].unique() })
     a    b
0    6  NaN
1    7  NaN
2  NaN    8
3  NaN    9

除此之外,我想还有一个更有效的方法。我真的很难理解如何对待熊猫。

3 回复 | 直到 6 年前

harvpan 6 年前

你就快到了但你需要 .values 作为数组的列表,然后提供列名。

pd.DataFrame(pd.DataFrame({ k : df.loc[df['A'] == k, 'B'].values for k in df['A'].unique() }), columns=df['A'].unique())

输出:

    a   b
0   6   8
1   7   9

Scott Boston 6 年前

使用 set_index , groupby , cumcount 和 unstack :

(df.set_index(['A', df.groupby('A').cumcount()])['B']
   .unstack(0)
   .rename_axis([None], axis=1))

输出:

   a  b
0  6  8
1  7  9

jpp 6 年前

使用字典理解 groupby :

res = pd.DataFrame({col: vals.loc[:, 1].values for col, vals in df.groupby(0)})

print(res)

   a  b
0  6  8
1  7  9

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