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我有以下数据框,如下所示:
df = pd.DataFrame({'fruit': ['berries','berries', 'berries', 'tropical',
'tropical','tropical','berries','nuts'],
'code': [100,100,100,200,200, 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
我想将数据框转换为这种格式:
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。我咨询过像Unmelt Pandas DataFrame这样的帖子, 并具有堆栈和取消堆栈的组合。我怀疑也涉及一些串联。如果有任何建议可以帮助我指明正确的方向,我将不胜感激!
最佳答案
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
关于python - 如何转换数据框以便列值是行值,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/50992472/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!