python - 将数据帧放入基于一列的数据帧字典中

Question

我有一个数据框，如下所示:

df=
         column1  v1   v2 ... vN
ind1     'a'      1    3
ind1     'b'      2    4
ind2     'a'      3    5
ind2     'b'      4    6
...
indN     'c'      5    7

我想将此数据帧拆分为一个数据帧字典，每个数据帧对应原始 v1..vN 列，并将 columns1 中的可能值作为新列

例如。

output['v1']=
      'a'    'b'     'c'
ind1   1      2      nan
ind2   3      4       nan
indN   nan   nan       5
output['v2']=
      'a'    'b'     'c'
ind1   3      4      nan
ind2   5      6       nan
indN   nan   nan       7

并用nans填补任何空白。

Answer 1

使用set_index与 unstack :

df1 = df.set_index('column1', append=True).unstack()
print (df1)
          v1             v2          
column1  'a'  'b'  'c'  'a'  'b'  'c'
ind1     1.0  2.0  NaN  3.0  4.0  NaN
ind2     3.0  4.0  NaN  5.0  6.0  NaN
indN     NaN  NaN  5.0  NaN  NaN  7.0

然后在字典理解中按 xs 的 MultiIndex 第一级进行选择:

output = {x:df1.xs(x, axis=1) for x in df1.columns.levels[0]}
print (output)
{'v2': column1  'a'  'b'  'c'
ind1     3.0  4.0  NaN
ind2     5.0  6.0  NaN
indN     NaN  NaN  7.0, 'v1': column1  'a'  'b'  'c'
ind1     1.0  2.0  NaN
ind2     3.0  4.0  NaN
indN     NaN  NaN  5.0}

print (output['v1'])
column1  'a'  'b'  'c'
ind1     1.0  2.0  NaN
ind2     3.0  4.0  NaN
indN     NaN  NaN  5.0

但也可以通过 xs 从 df1 生成输出不理解:

print (df1.xs('v1', axis=1))
column1  'a'  'b'  'c'
ind1     1.0  2.0  NaN
ind2     3.0  4.0  NaN
indN     NaN  NaN  5.0

<小时/>

类似的解决方案:

df1 = df.set_index('column1', append=True)
print (df1)
              v1  v2
     column1        
ind1 'a'       1   3
     'b'       2   4
ind2 'a'       3   5
     'b'       4   6
indN 'c'       5   7

output = {x:df1.unstack().xs(x, axis=1) for x in df1.columns}
print (output)
{'v2': column1  'a'  'b'  'c'
ind1     3.0  4.0  NaN
ind2     5.0  6.0  NaN
indN     NaN  NaN  7.0, 'v1': column1  'a'  'b'  'c'
ind1     1.0  2.0  NaN
ind2     3.0  4.0  NaN
indN     NaN  NaN  5.0}

print (output['v1'])
column1  'a'  'b'  'c'
ind1     1.0  2.0  NaN
ind2     3.0  4.0  NaN
indN     NaN  NaN  5.0