python - 如何转换这个 Pandas Dataframe？

Question

我有一个数据框，它只包含一周的最后 14 天，每个天都有一个整数值。我想像下面这样组合一周中每一天的值。

这是我的数据框:

    Day     Total
0   Tue     66
1   Wed     54
2   Thu     47
3   Fri     60
4   Sat     41
5   Sun     44
6   Mon     73
7   Tue     67
8   Wed     51
9   Thu     56
10  Fri     47
11  Sat     42
12  Sun     43
13  Mon     46

...我希望它看起来像这样...

    Day     Total1  Total2
0   Tue     66      67
1   Wed     54      51
2   Thu     47      56
3   Fri     60      47
4   Sat     41      42
5   Sun     44      43
6   Mon     73      46

这样每一天都有两个值而不是一个值。

在 Pandas 中是否有一种奇特的方法可以做到这一点？

Answer 1

首先比较由 iat 选择的 Day 的第一个值包含 Day 列和 cumsum创建新列。然后使用 pivot或 set_index + unstack , 最后添加 add_suffix :

df['col'] = df['Day'].eq(df['Day'].iat[0]).cumsum()
df = df.pivot(index='Day', columns='col', values='Total').add_prefix('Total')
print (df)

col  Total1  Total2
Day                
Fri      60      47
Mon      73      46
Sat      41      42
Sun      44      43
Thu      47      56
Tue      66      67
Wed      54      51

另一种解决方案:

df['col'] = df['Day'].eq(df['Day'].iat[0]).cumsum()
df = df.set_index(['Day', 'col'])['Total'].unstack().add_prefix('Total')
print (df)
col  Total1  Total2
Day                
Fri      60      47
Mon      73      46
Sat      41      42
Sun      44      43
Thu      47      56
Tue      66      67
Wed      54      51

如果想按days 排序索引需要ordered categorical :

days = ['Sun', 'Mon','Tue', 'Wed', 'Thu', 'Fri', 'Sat' ]
df['Day'] = df['Day'].astype('category', categories=days, ordered=True)
df['col'] = df['Day'].eq(df['Day'].iat[0]).cumsum()
df = df.set_index(['Day', 'col'])['Total'].unstack().add_prefix('Total')
print (df)
col  Total1  Total2
Day                
Sun      44      43
Mon      73      46
Tue      66      67
Wed      54      51
Thu      47      56
Fri      60      47
Sat      41      42

如需原单使用reindex_axis :

df['col'] = df['Day'].eq(df['Day'].iat[0]).cumsum()
a = df.loc[df['col'] == 1, 'Day']
df = df.set_index(['Day', 'col'])['Total'].unstack()
       .add_prefix('Total')
       .reindex_axis(a, axis=0)
       .reset_index()
       .rename_axis(None, axis=1)
print (df)
   Day  Total1  Total2
0  Tue      66      67
1  Wed      54      51
2  Thu      47      56
3  Fri      60      47
4  Sat      41      42
5  Sun      44      43
6  Mon      73      46