python - 根据Python中的第一行拆分 Pandas 表

Question

我有一张 Pandas table :

Data   Years  Y
A      2001   3
A      2007   5
A      2002   8
A      2009   1
B      2001   8
В      2004   5
С      2004   4
С      2006   6
С      2005   9

如何分别分析 A、B 和 C 的所有数据？例如，每个 DataYear 在一个图中的直方图？它是否应该带有数据透视表？

Answer 1

你可以试试pivot :

print df
  Data  Years  Y
0    A   2001  3
1    A   2007  5
2    A   2002  8
3    A   2009  1
4    B   2001  8
5    B   2004  5
6    C   2004  4
7    C   2006  6
8    C   2005  9

df1 = df.pivot(index='Data', columns='Years', values='Y')
print df1
Years  2001  2002  2004  2005  2006  2007  2009
Data                                           
A       3.0   8.0   NaN   NaN   NaN   5.0   1.0
B       8.0   NaN   5.0   NaN   NaN   NaN   NaN
C       NaN   NaN   4.0   9.0   6.0   NaN   NaN

如果您需要计数而不是 NaN 值，请使用 notnull然后通过 astype 将 bool 型 DataFrame 转换为 int :

print df1.notnull().astype(int)
Years  2001  2002  2004  2005  2006  2007  2009
Data                                           
A         1     1     0     0     0     1     1
B         1     0     1     0     0     0     0
C         0     0     1     1     1     0     0

如果您在 Years 列中有重复数据，您可以使用 pivot_table使用 aggfunc，例如求和。我在行 2 和 3 中有重复项:

print df
  Data  Years   Y
0    A   2001   3
1    A   2007   5
2    A   2002   8
3    A   2002  10
4    A   2009   1
5    B   2001   8
6    B   2004   5
7    C   2004   4
8    C   2006   6
9    C   2005   9

print df.pivot_table(index='Data', columns='Years', values='Y', aggfunc=sum)
Years  2001  2002  2004  2005  2006  2007  2009
Data                                           
A       3.0  18.0   NaN   NaN   NaN   5.0   1.0
B       8.0   NaN   5.0   NaN   NaN   NaN   NaN
C       NaN   NaN   4.0   9.0   6.0   NaN   NaN