- android - 多次调用 OnPrimaryClipChangedListener
- android - 无法更新 RecyclerView 中的 TextView 字段
- android.database.CursorIndexOutOfBoundsException : Index 0 requested, 光标大小为 0
- android - 使用 AppCompat 时,我们是否需要明确指定其 UI 组件(Spinner、EditText)颜色
什么是支点?
我如何枢纽?
这是支点吗?
长格式到宽格式?
我已经看到很多有关数据透视表的问题。即使他们不知道他们在询问数据透视表,通常也是如此。几乎不可能写出涵盖枢纽各个方面的规范问答。
...但是我要去尝试一下。
现有问题和答案的问题在于,问题通常集中在OP难以推广的细微差别上,以便使用许多现有的良好答案。但是,没有一个答案试图给出全面的解释(因为这是一项艰巨的任务)
从我的google search看一些例子
How to pivot a dataframe in Pandas?
好问题和答案。但是答案只回答了很少的具体问题。
pandas pivot table to data frame
在此问题中,OP与枢轴的输出有关。即列的外观。 OP希望它看起来像R。这对熊猫用户不是很有帮助。
pandas pivoting a dataframe, duplicate rows
另一个不错的问题,但答案集中在一种方法上,即pd.DataFrame.pivot
因此,每当有人搜索pivot
时,他们都会得到零星的结果,可能无法回答他们的特定问题。
设定
您可能会注意到,我显眼地命名了我的列和相关的列值,以与我将在以下答案中介绍的方式相对应。
import numpy as np
import pandas as pd
from numpy.core.defchararray import add
np.random.seed([3,1415])
n = 20
cols = np.array(['key', 'row', 'item', 'col'])
arr1 = (np.random.randint(5, size=(n, 4)) // [2, 1, 2, 1]).astype(str)
df = pd.DataFrame(
add(cols, arr1), columns=cols
).join(
pd.DataFrame(np.random.rand(n, 2).round(2)).add_prefix('val')
)
print(df)
key row item col val0 val1
0 key0 row3 item1 col3 0.81 0.04
1 key1 row2 item1 col2 0.44 0.07
2 key1 row0 item1 col0 0.77 0.01
3 key0 row4 item0 col2 0.15 0.59
4 key1 row0 item2 col1 0.81 0.64
5 key1 row2 item2 col4 0.13 0.88
6 key2 row4 item1 col3 0.88 0.39
7 key1 row4 item1 col1 0.10 0.07
8 key1 row0 item2 col4 0.65 0.02
9 key1 row2 item0 col2 0.35 0.61
10 key2 row0 item2 col1 0.40 0.85
11 key2 row4 item1 col2 0.64 0.25
12 key0 row2 item2 col3 0.50 0.44
13 key0 row4 item1 col4 0.24 0.46
14 key1 row3 item2 col3 0.28 0.11
15 key0 row3 item1 col1 0.31 0.23
16 key0 row0 item2 col3 0.86 0.01
17 key0 row4 item0 col3 0.64 0.21
18 key2 row2 item2 col0 0.13 0.45
19 key0 row2 item0 col4 0.37 0.70
ValueError: Index contains duplicate entries, cannot reshape
df
以使
col
值是列,
row
值是索引,而
val0
的均值是值?
col col0 col1 col2 col3 col4
row
row0 0.77 0.605 NaN 0.860 0.65
row2 0.13 NaN 0.395 0.500 0.25
row3 NaN 0.310 NaN 0.545 NaN
row4 NaN 0.100 0.395 0.760 0.24
df
以使
col
值是列,
row
值是索引,
val0
的均值是值,而缺少的值是
0
?
col col0 col1 col2 col3 col4
row
row0 0.77 0.605 0.000 0.860 0.65
row2 0.13 0.000 0.395 0.500 0.25
row3 0.00 0.310 0.000 0.545 0.00
row4 0.00 0.100 0.395 0.760 0.24
mean
以外的其他东西,例如
sum
吗?
col col0 col1 col2 col3 col4
row
row0 0.77 1.21 0.00 0.86 0.65
row2 0.13 0.00 0.79 0.50 0.50
row3 0.00 0.31 0.00 1.09 0.00
row4 0.00 0.10 0.79 1.52 0.24
sum mean
col col0 col1 col2 col3 col4 col0 col1 col2 col3 col4
row
row0 0.77 1.21 0.00 0.86 0.65 0.77 0.605 0.000 0.860 0.65
row2 0.13 0.00 0.79 0.50 0.50 0.13 0.000 0.395 0.500 0.25
row3 0.00 0.31 0.00 1.09 0.00 0.00 0.310 0.000 0.545 0.00
row4 0.00 0.10 0.79 1.52 0.24 0.00 0.100 0.395 0.760 0.24
val0 val1
col col0 col1 col2 col3 col4 col0 col1 col2 col3 col4
row
row0 0.77 0.605 0.000 0.860 0.65 0.01 0.745 0.00 0.010 0.02
row2 0.13 0.000 0.395 0.500 0.25 0.45 0.000 0.34 0.440 0.79
row3 0.00 0.310 0.000 0.545 0.00 0.00 0.230 0.00 0.075 0.00
row4 0.00 0.100 0.395 0.760 0.24 0.00 0.070 0.42 0.300 0.46
item item0 item1 item2
col col2 col3 col4 col0 col1 col2 col3 col4 col0 col1 col3 col4
row
row0 0.00 0.00 0.00 0.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.605 0.86 0.65
row2 0.35 0.00 0.37 0.00 0.00 0.44 0.00 0.00 0.13 0.000 0.50 0.13
row3 0.00 0.00 0.00 0.00 0.31 0.00 0.81 0.00 0.00 0.000 0.28 0.00
row4 0.15 0.64 0.00 0.00 0.10 0.64 0.88 0.24 0.00 0.000 0.00 0.00
item item0 item1 item2
col col2 col3 col4 col0 col1 col2 col3 col4 col0 col1 col3 col4
key row
key0 row0 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.86 0.00
row2 0.00 0.00 0.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.50 0.00
row3 0.00 0.00 0.00 0.00 0.31 0.00 0.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
row4 0.15 0.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.24 0.00 0.00 0.00 0.00
key1 row0 0.00 0.00 0.00 0.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.81 0.00 0.65
row2 0.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.13
row3 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.28 0.00
row4 0.00 0.00 0.00 0.00 0.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
key2 row0 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.40 0.00 0.00
row2 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.13 0.00 0.00 0.00
row4 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.64 0.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
col col0 col1 col2 col3 col4
row
row0 1 2 0 1 1
row2 1 0 2 1 2
row3 0 1 0 2 0
row4 0 1 2 2 1
np.random.seed([3, 1415])
df2 = pd.DataFrame({'A': list('aaaabbbc'), 'B': np.random.choice(15, 8)})
df2
A B
0 a 0
1 a 11
2 a 2
3 a 11
4 b 10
5 b 10
6 b 14
7 c 7
a b c
0 0.0 10.0 7.0
1 11.0 10.0 NaN
2 2.0 14.0 NaN
3 11.0 NaN NaN
pivot
后如何将多重索引展平为单个索引
1 2
1 1 2
a 2 1 1
b 2 1 0
c 1 0 0
1|1 2|1 2|2
a 2 1 1
b 2 1 0
c 1 0 0
最佳答案
我们首先回答第一个问题:
问题1
为什么我得到ValueError: Index contains duplicate entries, cannot reshape
发生这种情况是因为pandas试图为具有重复条目的columns
或index
对象重新编制索引。有多种方法可以执行数据透视。当有人要求重复输入密钥时,其中某些方法不太适合。例如。考虑pd.DataFrame.pivot
。我知道有重复的条目共享row
和col
值:
df.duplicated(['row', 'col']).any()
True
pivot
使用
df.pivot(index='row', columns='col', values='val0')
df.set_index(['row', 'col'])['val0'].unstack()
pd.DataFrame.groupby
+
pd.DataFrame.unstack
unstack
您想要的级别。
pd.DataFrame.pivot_table
groupby
的美化版本,具有更直观的API。对于许多人来说,这是首选方法。并且是开发人员的预期方法。
pd.DataFrame.set_index
+
pd.DataFrame.unstack
groupby
范例类似,我们指定最终将成为行或列级别的所有列,并将其设置为索引。然后,我们在各列中
unstack
所需的级别。如果其余索引级别或列级别都不唯一,则此方法将失败。
pd.DataFrame.pivot
set_index
非常相似,因为它共享重复的密钥限制。该API也非常有限。它仅采用
index
,
columns
,
values
的标量值。
pivot_table
方法类似,我们选择要在其上旋转的行,列和值。但是,我们无法聚合,并且如果行或列都不唯一,则此方法将失败。
pd.crosstab
pivot_table
的专用版本,它的最纯粹形式是执行多个任务的最直观的方法。
pd.factorize
+
np.bincount
pd.get_dummies
+
pd.DataFrame.dot
pd.DataFrame.pivot_table
进行回答。然后,我将提供替代方法来执行相同的任务。
df
以使
col
值是列,
row
值是索引,
val0
的均值是值,而缺少的值是
0
?
pd.DataFrame.pivot_table
fill_value
。我倾向于适当地设置它。在这种情况下,我将其设置为
0
。请注意,我跳过了问题2,因为它与没有
fill_value
的此答案相同
aggfunc='mean'
是默认设置,我无需设置。我将其包括在内是为了明确。
df.pivot_table(
values='val0', index='row', columns='col',
fill_value=0, aggfunc='mean')
col col0 col1 col2 col3 col4
row
row0 0.77 0.605 0.000 0.860 0.65
row2 0.13 0.000 0.395 0.500 0.25
row3 0.00 0.310 0.000 0.545 0.00
row4 0.00 0.100 0.395 0.760 0.24
pd.DataFrame.groupby
df.groupby(['row', 'col'])['val0'].mean().unstack(fill_value=0)
pd.crosstab
pd.crosstab(
index=df['row'], columns=df['col'],
values=df['val0'], aggfunc='mean').fillna(0)
mean
以外的其他东西,例如
sum
吗?
pd.DataFrame.pivot_table
df.pivot_table(
values='val0', index='row', columns='col',
fill_value=0, aggfunc='sum')
col col0 col1 col2 col3 col4
row
row0 0.77 1.21 0.00 0.86 0.65
row2 0.13 0.00 0.79 0.50 0.50
row3 0.00 0.31 0.00 1.09 0.00
row4 0.00 0.10 0.79 1.52 0.24
pd.DataFrame.groupby
df.groupby(['row', 'col'])['val0'].sum().unstack(fill_value=0)
pd.crosstab
pd.crosstab(
index=df['row'], columns=df['col'],
values=df['val0'], aggfunc='sum').fillna(0)
pivot_table
和
crosstab
,我需要传递可调用列表。另一方面,
groupby.agg
能够为有限数量的特殊功能使用字符串。
groupby.agg
也将采用我们传递给其他对象的相同可调用对象,但是利用字符串函数名称通常会更有效,因为可以提高效率。
pd.DataFrame.pivot_table
df.pivot_table(
values='val0', index='row', columns='col',
fill_value=0, aggfunc=[np.size, np.mean])
size mean
col col0 col1 col2 col3 col4 col0 col1 col2 col3 col4
row
row0 1 2 0 1 1 0.77 0.605 0.000 0.860 0.65
row2 1 0 2 1 2 0.13 0.000 0.395 0.500 0.25
row3 0 1 0 2 0 0.00 0.310 0.000 0.545 0.00
row4 0 1 2 2 1 0.00 0.100 0.395 0.760 0.24
pd.DataFrame.groupby
df.groupby(['row', 'col'])['val0'].agg(['size', 'mean']).unstack(fill_value=0)
pd.crosstab
pd.crosstab(
index=df['row'], columns=df['col'],
values=df['val0'], aggfunc=[np.size, np.mean]).fillna(0, downcast='infer')
pd.DataFrame.pivot_table
我们通过了
values=['val0', 'val1']
,但我们可以完全忽略它
df.pivot_table(
values=['val0', 'val1'], index='row', columns='col',
fill_value=0, aggfunc='mean')
val0 val1
col col0 col1 col2 col3 col4 col0 col1 col2 col3 col4
row
row0 0.77 0.605 0.000 0.860 0.65 0.01 0.745 0.00 0.010 0.02
row2 0.13 0.000 0.395 0.500 0.25 0.45 0.000 0.34 0.440 0.79
row3 0.00 0.310 0.000 0.545 0.00 0.00 0.230 0.00 0.075 0.00
row4 0.00 0.100 0.395 0.760 0.24 0.00 0.070 0.42 0.300 0.46
pd.DataFrame.groupby
df.groupby(['row', 'col'])['val0', 'val1'].mean().unstack(fill_value=0)
pd.DataFrame.pivot_table
df.pivot_table(
values='val0', index='row', columns=['item', 'col'],
fill_value=0, aggfunc='mean')
item item0 item1 item2
col col2 col3 col4 col0 col1 col2 col3 col4 col0 col1 col3 col4
row
row0 0.00 0.00 0.00 0.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.605 0.86 0.65
row2 0.35 0.00 0.37 0.00 0.00 0.44 0.00 0.00 0.13 0.000 0.50 0.13
row3 0.00 0.00 0.00 0.00 0.31 0.00 0.81 0.00 0.00 0.000 0.28 0.00
row4 0.15 0.64 0.00 0.00 0.10 0.64 0.88 0.24 0.00 0.000 0.00 0.00
pd.DataFrame.groupby
df.groupby(
['row', 'item', 'col']
)['val0'].mean().unstack(['item', 'col']).fillna(0).sort_index(1)
pd.DataFrame.pivot_table
df.pivot_table(
values='val0', index=['key', 'row'], columns=['item', 'col'],
fill_value=0, aggfunc='mean')
item item0 item1 item2
col col2 col3 col4 col0 col1 col2 col3 col4 col0 col1 col3 col4
key row
key0 row0 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.86 0.00
row2 0.00 0.00 0.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.50 0.00
row3 0.00 0.00 0.00 0.00 0.31 0.00 0.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
row4 0.15 0.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.24 0.00 0.00 0.00 0.00
key1 row0 0.00 0.00 0.00 0.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.81 0.00 0.65
row2 0.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.13
row3 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.28 0.00
row4 0.00 0.00 0.00 0.00 0.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
key2 row0 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.40 0.00 0.00
row2 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.13 0.00 0.00 0.00
row4 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.64 0.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
pd.DataFrame.groupby
df.groupby(
['key', 'row', 'item', 'col']
)['val0'].mean().unstack(['item', 'col']).fillna(0).sort_index(1)
pd.DataFrame.set_index
因为键集对于行和列都是唯一的
df.set_index(
['key', 'row', 'item', 'col']
)['val0'].unstack(['item', 'col']).fillna(0).sort_index(1)
pd.DataFrame.pivot_table
df.pivot_table(index='row', columns='col', fill_value=0, aggfunc='size')
col col0 col1 col2 col3 col4
row
row0 1 2 0 1 1
row2 1 0 2 1 2
row3 0 1 0 2 0
row4 0 1 2 2 1
pd.DataFrame.groupby
df.groupby(['row', 'col'])['val0'].size().unstack(fill_value=0)
pd.crosstab
pd.crosstab(df['row'], df['col'])
pd.factorize
+
np.bincount
# get integer factorization `i` and unique values `r`
# for column `'row'`
i, r = pd.factorize(df['row'].values)
# get integer factorization `j` and unique values `c`
# for column `'col'`
j, c = pd.factorize(df['col'].values)
# `n` will be the number of rows
# `m` will be the number of columns
n, m = r.size, c.size
# `i * m + j` is a clever way of counting the
# factorization bins assuming a flat array of length
# `n * m`. Which is why we subsequently reshape as `(n, m)`
b = np.bincount(i * m + j, minlength=n * m).reshape(n, m)
# BTW, whenever I read this, I think 'Bean, Rice, and Cheese'
pd.DataFrame(b, r, c)
col3 col2 col0 col1 col4
row3 2 0 0 1 0
row2 1 2 1 0 2
row0 1 0 1 2 1
row4 2 2 0 1 1
pd.get_dummies
pd.get_dummies(df['row']).T.dot(pd.get_dummies(df['col']))
col0 col1 col2 col3 col4
row0 1 2 0 1 1
row2 1 0 2 1 2
row3 0 1 0 2 0
row4 0 1 2 2 1
GroupBy.cumcount
完成此操作:
df2.insert(0, 'count', df.groupby('A').cumcount())
df2
count A B
0 0 a 0
1 1 a 11
2 2 a 2
3 3 a 11
4 0 b 10
5 1 b 10
6 2 b 14
7 0 c 7
DataFrame.pivot
。
df2.pivot(*df)
# df.pivot(index='count', columns='A', values='B')
A a b c
count
0 0.0 10.0 7.0
1 11.0 10.0 NaN
2 2.0 14.0 NaN
3 11.0 NaN NaN
pivot
后如何将多重索引展平为单个索引
columns
用字符串
object
键入
join
df.columns = df.columns.map('|'.join)
format
df.columns = df.columns.map('{0[0]}|{0[1]}'.format)
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