Pivot pandas数据帧具有多索引列
Pivot pandas数据帧具有多索引列
提问于 2020-08-13 00:01:44
我正在努力解决如何将数据帧转换为具有多索引列的问题。
我有一个这样的数据帧：
data = pd.DataFrame({"name":["a", "a", "b", "b", "b", "b", "c", "c"],
"month":[1, 1, 2, 3, 1, 1, 1, 3],
"buy_sell":["sell", "buy", "sell", "buy", "sell", "buy", "sell", "buy"],
"value":[10, 20, 30, 40, 20, 80, 50, 60]})
data
我想把它转换成一个宽格式。索引是name，对于列，我希望使用month和buy_sell的组合创建多索引
或者，如果不是多索引的列，我希望旋转数据帧，以便这些列具有足够的值，如sell_1、buy_1、sell_2、buy_2等。
任何帮助都将不胜感激。谢谢!
回答 1
Stack Overflow用户
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发布于 2020-08-13 00:07:06
您可以使用set_index()和unstack()
(data.set_index(['name','month','buy_sell'])['value']
.unstack(['month','buy_sell']))输出：
month 1 2 3
buy_sell sell buy sell buy
name
a 10.0 20.0 NaN NaN
b 20.0 80.0 30.0 40.0
c 50.0 NaN NaN 60.0如果您坚持让这些列包含所有NaN，则可以一次使用一个级别的unstack：
(data.set_index(['name','month','buy_sell'])['value']
.unstack('month').unstack('buy_sell')
)输出：
month 1 2 3
buy_sell buy sell buy sell buy sell
name
a 20.0 10.0 NaN NaN NaN NaN
b 80.0 20.0 NaN 30.0 40.0 NaN
c NaN 50.0 NaN NaN 60.0 NaN页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/63380414
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