python - 在 Pandas 中 reshape 数据框

Question

假设我有这个数据框:

df = pd.DataFrame({'n':[0 ,1 ,0 ,0 ,1 ,1 ,0 ,1],'l':[12 ,16 ,92, 77 ,32 ,47, 22, 14], 'cols':['col1','col1','col1','col1','col2','col2','col2','col2']})

这就是我想要得到的:

col1    col2
l   n   l   n
12  0   32  1
16  1   47  1
92  0   22  0
77  0   14  1

我一直在尝试使用 set_index 和 stack/unstack 方法，但没有成功...

Answer 1

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(
    {'n':[0 ,1 ,0 ,0 ,1 ,1 ,0 ,1],'l':[12 ,16 ,92, 77 ,32 ,47, 22, 14],
     'cols':['col1','col1','col1','col1','col2','col2','col2','col2']})

df['index'] = df.groupby(['cols']).cumcount()
result = df.pivot(index='index', columns='cols')
print(result)
#           l           n      
# cols   col1  col2  col1  col2
# index                        
# 0        12    32     0     1
# 1        16    47     1     1
# 2        92    22     0     0
# 3        77    14     0     1

如果您关心 MultiIndex 列中标签的顺序，您可以使用堆叠和取消堆叠以准确重现您发布的结果:

result = result.stack(level=0).unstack(level=1)
print(result)

# cols   col1     col2   
#           l  n     l  n
# index                  
# 0        12  0    32  1
# 1        16  1    47  1
# 2        92  0    22  0
# 3        77  0    14  1

---

在寻找解决方案时，向后思考通常很有用。

从所需的 DataFrame 开始，问问自己什么操作可能产生所需的 DataFrame。在这种情况下，想到的操作是 pd.pivot。那么问题就变成了，什么DataFrame，一些东西，需要这样

desired = something.pivot(index='index', columns='cols') 

通过查看 other examples pivot 的作用，很明显 something 必须等于

   cols   l  n  index
0  col1  12  0      0
1  col1  16  1      1
2  col1  92  0      2
3  col1  77  0      3
4  col2  32  1      0
5  col2  47  1      1
6  col2  22  0      2
7  col2  14  1      3

然后你看看是否可以找到一种方法将 df 按摩到 something 中，或向后工作，将 something 按摩到 df 中......从这个角度来看，在在这种情况下，缺失的链接变得很明显:something 有一个 index 列df 缺少。