我在pandas中的pd.pivot()或ivot_table()函数遇到一些问题。
我有这个:
df = pd.DataFrame({'site_id': {0: 'a', 1: 'a', 2: 'b', 3: 'b', 4: 'c', 5:
'c',6: 'a', 7: 'a', 8: 'b', 9: 'b', 10: 'c', 11: 'c'},
'dt': {0: 1, 1: 1, 2: 1, 3: 1, 4: 1, 5: 1,6: 2, 7: 2, 8: 2, 9: 2, 10: 2, 11: 2},
'eu': {0: 'FGE', 1: 'WSH', 2: 'FGE', 3: 'WSH', 4: 'FGE', 5: 'WSH',6: 'FGE', 7: 'WSH', 8: 'FGE', 9: 'WSH', 10: 'FGE', 11: 'WSH'},
'kw': {0: '8', 1: '5', 2: '3', 3: '7', 4: '1', 5: '5',6: '2', 7: '3', 8: '5', 9: '7', 10: '2', 11: '5'}})
df
Out[140]:
dt eu kw site_id
0 1 FGE 8 a
1 1 WSH 5 a
2 1 FGE 3 b
3 1 WSH 7 b
4 1 FGE 1 c
5 1 WSH 5 c
6 2 FGE 2 a
7 2 WSH 3 a
8 2 FGE 5 b
9 2 WSH 7 b
10 2 FGE 2 c
11 2 WSH 5 c
我要这个:
dt site_id FGE WSH
1 a 8 5
1 b 3 7
1 c 1 5
2 a 2 3
2 b 5 7
2 c 2 5
我已经尝试了一切!
df.pivot_table(index = ['site_id','dt'], values = 'kw', columns = 'eu')
或者
df.pivot(index = ['site_id','dt'], values = 'kw', columns = 'eu')
应该已经工作了。我也尝试过unstack():
df.set_index(['dt','site_id','eu']).unstack(level = -1)
最佳答案
您最近一次尝试(使用unstack
)对我来说效果很好,我不确定为什么会给您带来问题。 FWIW,我认为使用索引名而不是级别更容易理解,所以我这样做是这样的:
>>> df.set_index(['dt','site_id','eu']).unstack('eu')
kw
eu FGE WSH
dt site_id
1 a 8 5
b 3 7
c 1 5
2 a 2 3
b 5 7
c 2 5
但是,同样,您的方式对我来说看起来不错,并且与@piRSquared几乎一样(除了他们的答案添加了更多代码以摆脱多索引)。
我认为
pivot
的问题在于您只能传递一个变量,而不是列表?无论如何,这对我有用:>>> df.set_index(['dt','site_id']).pivot(columns='eu')
对于
pivot_table
,主要问题是'kw'是一个对象/字符,默认情况下pivot_table
会尝试与numpy.mean
进行聚合。您可能会收到错误消息:“DataError:没有要聚合的数字类型”。但是有两种解决方法。首先,您可以将其转换为数字类型,然后使用相同的pivot_table命令
>>> df['kw'] = df['kw'].astype(int)
>>> df.pivot_table(index = ['dt','site_id'], values = 'kw', columns = 'eu')
或者,您可以更改聚合函数:
>>> df.pivot_table(index = ['dt','site_id'], values = 'kw', columns = 'eu',
aggfunc=sum )
这是因为即使您无法理解字符串,也可以将字符串求和(包含)。实际上,您可以在此处使用大多数对字符串进行操作的函数(包括lambda)。
但是请注意,即使每个单元格只有一个值,
pivot_table's
aggfunc
仍需要进行某种归约运算,因此实际上没有任何要归约的内容!但是在代码中有一项检查需要减少操作,因此您必须进行一次检查。关于python-3.x - 在 Pandas 中旋转时遇到麻烦(在R中传播),我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题:https://stackoverflow.com/questions/40229444/