python - 将多列转换为一行 (Pandas/Numpy)

Question

我想将多个属性的月度数据合并到包含全年数据的一行中。这与 Combine multiple time-series rows into one row with Pandas 类似。 .如果我的年份中的月份是完整的，那么这个问题的解决方案对我有用，但对于我的大部分数据月份来说，个别年份都缺失了。如果只有 12 月的数据，解决方案将填充第一列而不是第 12 列。

例如，我只使用一月到六月。

这是我的数据示例:

ex_df = pd.DataFrame({'year': [1966, 1966, 1966, 1967, 1967, 1967], 'month': [1, 2, 6, 2, 3, 4], 'A': [10, 5, 0, np.nan, 25, 0], 'B': [-100, -80, 100, -120, 0, 60], 'C': [-1, -18, -2, -11, 10, 6]})

这是最优解:

sol_df = pd.DataFrame({'year': [1966, 1967], 'A1': [10, np.nan], 'A2': [5, np.nan],'A3': [np.nan, 25],'A4': [np.nan, 0],'A5': [np.nan, np.nan],'A6': [0, np.nan],'B1': [-100, np.nan],  'B2': [-80, -120], 'B3': [np.nan, 0], 'B4': [np.nan, 60], 'B5': [np.nan, np.nan], 'B6': [100, np.nan],'C1': [-1, np.nan],  'C2': [-18, -11], 'C3': [np.nan, 10], 'C4': [np.nan, 6], 'C5': [np.nan, np.nan], 'C6': [-2, np.nan] })

A、B、C为属性，数字对应月份。

Answer 1

使用:

df = ex_df.set_index(['year','month']).unstack()
df.columns = ['{}{}'.format(x, y) for x, y in df.columns]
df = df.reset_index()
print (df)
   year    A1   A2    A3   A4   A6     B1     B2   B3    B4     B6   C1    C2  \
0  1966  10.0  5.0   NaN  NaN  0.0 -100.0  -80.0  NaN   NaN  100.0 -1.0 -18.0   
1  1967   NaN  NaN  25.0  0.0  NaN    NaN -120.0  0.0  60.0    NaN  NaN -11.0   

     C3   C4   C6  
0   NaN  NaN -2.0  

解释:

1. 第一个set_index和 unstack reshape
2. 在具有列表理解的列中展平 Multiindex
3. 根据 reset_index 的索引创建列