python - 根据Python的第一行拆分 Pandas 表

我有一张熊猫桌：

Data   Years  Y
A      2001   3
A      2007   5
A      2002   8
A      2009   1
B      2001   8
В      2004   5
С      2004   4
С      2006   6
С      2005   9

如何分别分析A，B和C的所有数据？
例如，在一个图中每个Data的每个Year的直方图？
它应该是带有枢轴工作台的东西吗？

最佳答案

您可以尝试pivot：

print df
  Data  Years  Y
0    A   2001  3
1    A   2007  5
2    A   2002  8
3    A   2009  1
4    B   2001  8
5    B   2004  5
6    C   2004  4
7    C   2006  6
8    C   2005  9

df1 = df.pivot(index='Data', columns='Years', values='Y')
print df1
Years  2001  2002  2004  2005  2006  2007  2009
Data
A       3.0   8.0   NaN   NaN   NaN   5.0   1.0
B       8.0   NaN   5.0   NaN   NaN   NaN   NaN
C       NaN   NaN   4.0   9.0   6.0   NaN   NaN

如果不需要计数NaN值，请使用notnull，然后通过DataFrame将布尔值int转换为astype：

print df1.notnull().astype(int)
Years  2001  2002  2004  2005  2006  2007  2009
Data
A         1     1     0     0     0     1     1
B         1     0     1     0     0     0     0
C         0     0     1     1     1     0     0

如果您在Years列中有重复数据，则可以将pivot_table与aggfunc一起使用，例如sum。我在2和3行中有重复项：

print df
  Data  Years   Y
0    A   2001   3
1    A   2007   5
2    A   2002   8
3    A   2002  10
4    A   2009   1
5    B   2001   8
6    B   2004   5
7    C   2004   4
8    C   2006   6
9    C   2005   9

print df.pivot_table(index='Data', columns='Years', values='Y', aggfunc=sum)
Years  2001  2002  2004  2005  2006  2007  2009
Data
A       3.0  18.0   NaN   NaN   NaN   5.0   1.0
B       8.0   NaN   5.0   NaN   NaN   NaN   NaN
C       NaN   NaN   4.0   9.0   6.0   NaN   NaN

关于python - 根据Python的第一行拆分 Pandas 表，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/36571460/