在python中使用panda合并行数据
发布时间:2020-12-20 11:04:58 所属栏目:Python 来源:网络整理
导读:我正在尝试编写一个小 python应用程序,它创建一个包含配方系统数据的csv文件, 想象一下excel数据的以下结构 Manufacturer Product Data 1 Data 2 Data 3Test 1 Product 1 1 2 3Test 1 Product 2 4 5 6Test 2 Product 1 1 2 3Test 3 Product 1 1 2 3Test 3 Pr
我正在尝试编写一个小
python应用程序,它创建一个包含配方系统数据的csv文件,
想象一下excel数据的以下结构 Manufacturer Product Data 1 Data 2 Data 3 Test 1 Product 1 1 2 3 Test 1 Product 2 4 5 6 Test 2 Product 1 1 2 3 Test 3 Product 1 1 2 3 Test 3 Product 1 4 5 6 Test 3 Product 1 7 8 9 合并时我会像以下格式显示的数据一样, Test 1 Product 1 1 2 3 0 0 0 0 0 0 Test 2 Product 2 4 5 6 0 0 0 0 0 0 Test 2 Product 1 1 2 3 0 0 0 0 0 0 Test 3 Product 1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 任何帮助都会得到很好的回复,到目前为止我可以阅读熊猫数据集并转换为CSV 问候 解决方法
使用melt,groupby,pd.Series和unstack:
(df.melt(['Manufacturer','Product']) .groupby(['Manufacturer','Product'])['value'] .apply(lambda x: pd.Series(x.tolist())) .unstack(fill_value=0) .reset_index()) 输出: Manufacturer Product 0 1 2 3 4 5 6 7 8 0 Test 1 Product 1 1 2 3 0 0 0 0 0 0 1 Test 1 Product 2 4 5 6 0 0 0 0 0 0 2 Test 2 Product 1 1 2 3 0 0 0 0 0 0 3 Test 3 Product 1 1 4 7 2 5 8 3 6 9 (编辑:李大同) 【声明】本站内容均来自网络,其相关言论仅代表作者个人观点,不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利,请及时与联系站长删除相关内容! |