python - pandas:使用索引中的唯一值对矩阵进行分组和转置并填充空值

Question

假设数据框的以下导入

from io import StringIO
import pandas as pd

datastring = StringIO("""\
userId  skill  rating
user1   A      1
user1   B      2
user1   C      3
user2   A      3
user2   C      2
user2   D      1
""")
df = pd.read_table(datastring, sep='\s\s+', engine='python')
df.sort_values(by='skill', inplace=True)
df.set_index(['skill', 'userId'], inplace=True)

这给了我一个这种形式的数据集:

我想转换/转置数据集，以便独特的用户形成一行，独特的技能形成列。每当用户不具备特定技能时，评分应设置为 0。

生成的数据集应该是这样的

       A  B  C  D
user1  1  2  3  0
user2  3  0  2  1

如何使用 pandas 库将其存档？

Answer 1

你需要DataFrame.unstack通过第一级 MultiIndex (0) 和 fill_value 将 NaN 替换为 0 :

print (df.unstack(0, fill_value=0)['rating'])

skill   A  B  C  D
userId            
user1   1  2  3  0
user2   3  0  2  1

另一个类似的解决方案是使用 DataFrame.squeeze将 1 列 DataFrame 转换为 Series:

print (df.squeeze().unstack(0, fill_value=0))
skill   A  B  C  D
userId            
user1   1  2  3  0
user2   3  0  2  1

---

print (df['rating'].unstack(0, fill_value=0))
skill   A  B  C  D
userId            
user1   1  2  3  0
user2   3  0  2  1

最后，如果需要删除列名，请使用 rename_axis :

print (df['rating'].unstack(0, fill_value=0).rename_axis(None, axis=1))
        A  B  C  D
userId            
user1   1  2  3  0
user2   3  0  2  1