python – 如何转换数据框,以便列值是行值

发布时间：2020-12-20 12:14:24 所属栏目：Python 来源：网络整理

导读：我有以下数据框,如下所示： df = pd.DataFrame({'fruit': ['berries','berries','tropical','nuts'],'code': [100,100,200,300,400,500],'subcode': ['100A','100B','100C','200A','200B','300A','400A','500A']}) code fruit subcode 0 100 berries 100A 1

我有以下数据框,如下所示：

df = pd.DataFrame({'fruit': ['berries','berries','tropical','nuts'],'code': [100,100,200,300,400,500],'subcode': ['100A','100B','100C','200A','200B','300A','400A','500A']})


    code    fruit   subcode
  0 100     berries 100A
  1 100     berries 100B
  2 100     berries 100C
  3 200     tropica 200A
  4 200     tropical 200B
  5 300     tropical 300A
  6 400     berries 400A
  7 500     nuts    500A

我想将数据帧转换为这种格式：

code    fruit   subcode1 subcode1 subcode1
  0 100     berries 100A      100B   100C
  3 200     tropica 200A      200B
  5 300     tropical 300A
  6 400     berries 400A
  7 500     nuts    500A

不幸的是,我不知道如何继续.我已经咨询了像Unmelt Pandas DataFrame这样的帖子,并且有堆栈和unstack的组合.我怀疑也涉及一些连接.非常感谢任何建议,帮助我指出正确的方向！

解决方法

您可以使用groupby,获取值并将它们转换为系列.

df.groupby(['code','fruit'])['subcode'].apply(
         lambda x: x.values
      ).apply(pd.Series)
       .add_prefix('subcode_')

                subcode_0 subcode_1 subcode_2
code fruit                                 
100  berries       100A      100B      100C
200  tropical      200A      200B       NaN
300  tropical      300A       NaN       NaN
400  berries       400A       NaN       NaN
500  nuts          500A       NaN       NaN

（编辑：李大同）

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