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我有一个 pandas 数据框,需要 reshape /透视。目前,我似乎无法做到这一点。数据框如下所示:
Ref Statistic Val1 Val2 Val3 Val4
0 Mean 0 1 2 3
0 Std 0.1 0.1 0.1 0.1
1 Mean 0 1 2 3
1 Std 0.1 0.1 0.1 0.1
2 Mean 0 1 2 3
2 Std 0.1 0.1 0.1 0.1
我的目标是:
Ref Values Mean Std
0 Val1 0 0.1
0 Val2 1 0.1
0 Val3 2 0.1
0 Val4 3 0.1
1 Val1 0 0.1
1 Val2 1 0.1
1 Val3 2 0.1
1 Val4 3 0.1
2 Val1 0 0.1
2 Val2 1 0.1
2 Val3 2 0.1
2 Val4 3 0.1
看起来这需要不止一个 pivot 或 pivot 和 groupby 的组合,但我没有运气......
有什么想法吗?
最佳答案
>>> df1 = pd.melt(df, value_vars=['Val1', 'Val2', 'Val3', 'Val4'],
... id_vars=['Statistic', 'Ref'], var_name='Values')
>>> df1.pivot_table(values='value', rows=['Ref', 'Values'], cols='Statistic')
Statistic Mean Std
Ref Values
0 Val1 0 0.1
Val2 1 0.1
Val3 2 0.1
Val4 3 0.1
1 Val1 0 0.1
Val2 1 0.1
Val3 2 0.1
Val4 3 0.1
2 Val1 0 0.1
Val2 1 0.1
Val3 2 0.1
Val4 3 0.1
[12 rows x 2 columns]
如果你不想像上面那样有MultiIndex
,你可以在最后一个数据帧上使用.reset_index
方法;
关于python - Pandas ;棘手的数据透视表,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/22323697/
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