python - pandas:规范化 DataFrame

Question

我在扁平化文件中输入了数据。我想通过将这些数据拆分成表格来规范化这些数据。我可以用 pandas 巧妙地做到这一点吗 - 也就是说，通过将扁平化数据读入 DataFrame 实例，然后应用一些函数来获得生成的 DataFrame实例？

例子:

数据以 CSV 文件的形式在磁盘上提供给我，如下所示:

ItemId   ClientId   PriceQuoted  ItemDescription
1        1          10           scroll of Sneak
1        2          12           scroll of Sneak
1        3          13           scroll of Sneak
2        2          2500         scroll of Invisible
2        4          2200         scroll of Invisible

我想创建两个 DataFrame:

ItemId   ItemDescription
1        scroll of Sneak
2        scroll of Invisibile

和

ItemId   ClientId   PriceQuoted
1        1          10
1        2          12
1        3          13
2        2          2500
2        4          2200

如果 pandas 只对最简单的情况有一个很好的解决方案(规范化导致 2 个表具有多对一关系 - 就像上面的例子一样)，这可能足以满足我当前的需求需要。不过，我将来可能需要更通用的解决方案。

Answer 1

In [30]: df = pandas.read_csv('foo1.csv', sep='[\s]{2,}')

In [30]: df
Out[30]:
   ItemId  ClientId  PriceQuoted      ItemDescription
0       1         1           10      scroll of Sneak
1       1         2           12      scroll of Sneak
2       1         3           13      scroll of Sneak
3       2         2         2500  scroll of Invisible
4       2         4         2200  scroll of Invisible

In [31]: df1 = df[['ItemId', 'ItemDescription']].drop_duplicates().set_index('ItemId')

In [32]: df1
Out[32]:
            ItemDescription
ItemId
1           scroll of Sneak
2       scroll of Invisible

In [33]: df2 = df[['ItemId', 'ClientId', 'PriceQuoted']]

In [34]: df2
Out[34]:
   ItemId  ClientId  PriceQuoted
0       1         1           10
1       1         2           12
2       1         3           13
3       2         2         2500
4       2         4         2200