python - Pandas:包含变量名称和值的多列:如何使用 Pivot？

Question

我不确定是否以及如何进行以下转换:

我有一个如下所示的 DataFrame:

Index   Name    detail1 detail1_value   detail2  detail2_value   detail3    detail3_value
1     Albert    Age      30             Group       A            Hometown   beautifulplace
2     Bea       Age      28             Hometown    anotherplace None       None
3     Celin     Age      45             Group       B            None       None
4     Dave      Group    A              None        None         None       None

但如你所想，我的目标是:

Index   Name    Age Group   Hometown
1     Albert    30  A   beautifulplace
2     Bea       28      anotherplace
3     Celin     45  B   
4     Dave          A   

我很确定每个细节只出现一次。为了让事情变得复杂:我不确定每个细节是否完全相同(在某些情况下，例如 Hometowns 而不是 Hometown)。

到目前为止，我能看到的唯一解决方案是从每对列(如 detail1 和 detail1_value)中生成单个数据透视表。在第二步中，创建一个新数据集，并在例如年龄信息中搜索每个数据透视表。但是我对 python 的信任告诉我，一定有更好的方法......

谢谢!

附言:可能有帮助:

dataset = pd.DataFrame({'Name': ['Albert', 'Bea', 'Celine', 'Dave'],
                        'detail1': ['Age', 'Age', 'Age', 'Group'],
                        'detail1_value': ['30', '28', '45', 'A'],
                        'detail2': ['Group', 'Hometown', 'Group', None],
                        'detail2_value': ['A', 'anotherplace', 'B', None],
                        'detail3': ['Hometown', None, None, None],
                        'detail3_value': ['beautifulplace', None, None, None]})

Answer 1

您可以使用 lreshape与 pivot :

#get columns names dynamically 
a = dataset.columns[dataset.columns.str.endswith('_value')]
b = dataset.columns[dataset.columns.str.startswith('detail')].difference(a)

df = pd.lreshape(dataset, {'detail':b, 'value':a})
print (df)
     Name           value    detail
0  Albert              30       Age
1     Bea              28       Age
2  Celine              45       Age
3    Dave               A     Group
4  Albert               A     Group
5     Bea    anotherplace  Hometown
6  Celine               B     Group
7  Albert  beautifulplace  Hometown


df = df.pivot(index='Name', columns='detail', values='value')
print (df)
detail   Age Group        Hometown
Name                              
Albert    30     A  beautifulplace
Bea       28  None    anotherplace
Celine    45     B            None
Dave    None     A            None

最后一些数据清理:

df = df.reset_index().rename_axis(None, axis=1)
print (df)
     Name   Age Group        Hometown
0  Albert    30     A  beautifulplace
1     Bea    28  None    anotherplace
2  Celine    45     B            None
3    Dave  None     A            None