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ID 91 57 60 79 888 111
06/03/2015 1 2 2 4 1 1
03/03/2015 1 2 2 2 2 3
06/04/2015 1 2 2 2 1 1
17/04/2015 1 3 2 2 1 3
21/04/2015 3 2 1 1 2 1
12/05/2015 1 3 2 2 2 3
我有一个 csv 文件,其中包含 ID 列(数值)以及为特定日期的每个 ID 分配的值 (1-4)。最终我希望获得以下格式的数据:
Date Score ID
06/03/2015 1 91
03/03/2015 1 91
06/04/2015 1 91
17/04/2015 1 91
21/04/2015 3 91
12/05/2015 1 91
06/03/2015 2 57
03/03/2015 2 57
06/04/2015 2 57
17/04/2015 3 57
21/04/2015 2 57
12/05/2015 3 57
等等...
尝试:
我的想法是首先创建一个 pandas 数据框,如下所示:
df = pd.read_csv("file.csv", sep=', ', delimiter=None, header='infer')
我遇到的问题是 infer
似乎无法检测 header 名称,因为值是数字?
从这里开始,我希望执行数据帧操作以将数据转换为所需的格式
最佳答案
使用melt
如有必要,可重命名列:
#s\+ is space separator, if necessary change it
df = pd.read_csv("file.csv", sep='\s+')
d = {'ID':'Date'}
cols = ['Date','Score','ID']
df = df.rename(columns=d).melt('Date', var_name='ID', value_name='Score')[cols]
#convert ID column to int
df['ID'] = df['ID'].astype(int)
print (df)
Date Score ID
0 2015-06-03 1 91
1 2015-03-03 1 91
2 2015-06-04 1 91
3 2015-04-17 1 91
4 2015-04-21 3 91
5 2015-12-05 1 91
6 2015-06-03 2 57
7 2015-03-03 2 57
8 2015-06-04 2 57
...
但是如果第一列是索引,则可以使用 unstack
:
df = pd.read_csv("file.csv", sep='\s+', index_col=[0], parse_dates=[0])
然后可以将所有列转换为 int:
df.columns = df.columns.astype(int)
cols = ['Date','Score','ID']
df = df.unstack().rename_axis(('ID','Date')).reset_index(name='Score')[cols]
print (df)
Date Score ID
0 2015-06-03 1 91
1 2015-03-03 1 91
2 2015-06-04 1 91
3 2015-04-17 1 91
4 2015-04-21 3 91
5 2015-12-05 1 91
6 2015-06-03 2 57
...
...
关于python - 推断 header 将 pandas 数据框命名为数字类型,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/46153469/
pandas.crosstab 和 Pandas 数据透视表似乎都提供了完全相同的功能。有什么不同吗? 最佳答案 pivot_table没有 normalize争论,不幸的是。 在 crosstab
我能找到的最接近的答案似乎太复杂:How I can create an interval column in pandas? 如果我有一个如下所示的 pandas 数据框: +-------+ |
这是我用来将某一行的一列值移动到同一行的另一列的当前代码: #Move 2014/15 column ValB to column ValA df.loc[(df.Survey_year == 201
我有一个以下格式的 Pandas 数据框: df = pd.DataFrame({'a' : [0,1,2,3,4,5,6], 'b' : [-0.5, 0.0, 1.0, 1.2, 1.4,
所以我有这两个数据框,我想得到一个新的数据框,它由两个数据框的行的克罗内克积组成。正确的做法是什么? 举个例子:数据框1 c1 c2 0 10 100 1 11 110 2 12
TL;DR:在 pandas 中,如何绘制条形图以使其 x 轴刻度标签看起来像折线图? 我制作了一个间隔均匀的时间序列(每天一个项目),并且可以像这样很好地绘制它: intensity[350:450
我有以下两个时间列,“Time1”和“Time2”。我必须计算 Pandas 中的“差异”列,即 (Time2-Time1): Time1 Time2
从这个 df 去的正确方法是什么: >>> df=pd.DataFrame({'a':['jeff','bob','jill'], 'b':['bob','jeff','mike']}) >>> df
我想按周从 Pandas 框架中的列中累积计算唯一值。例如,假设我有这样的数据: df = pd.DataFrame({'user_id':[1,1,1,2,2,2],'week':[1,1,2,1,
数据透视表的表示形式看起来不像我在寻找的东西,更具体地说,结果行的顺序。 我不知道如何以正确的方式进行更改。 df示例: test_df = pd.DataFrame({'name':['name_1
我有一个数据框,如下所示。 Category Actual Predicted 1 1 1 1 0
我有一个 df,如下所示。 df: ID open_date limit 1 2020-06-03 100 1 2020-06-23 500
我有一个 df ,其中包含与唯一值关联的各种字符串。对于这些唯一值,我想删除不等于单独列表的行,最后一行除外。 下面使用 Label 中的各种字符串值与 Item 相关联.所以对于每个唯一的 Item
考虑以下具有相同名称的列的数据框(显然,这确实发生了,目前我有一个像这样的数据集!:() >>> df = pd.DataFrame({"a":range(10,15),"b":range(5,10)
我在 Pandas 中有一个 DF,它看起来像: Letters Numbers A 1 A 3 A 2 A 1 B 1 B 2
如何减去两列之间的时间并将其转换为分钟 Date Time Ordered Time Delivered 0 1/11/19 9:25:00 am 10:58:00 am
我试图理解 pandas 中的下/上百分位数计算,但有点困惑。这是它的示例代码和输出。 test = pd.Series([7, 15, 36, 39, 40, 41]) test.describe(
我有一个多索引数据框,如下所示: TQ bought HT Detailed Instru
我需要从包含值“低”,“中”或“高”的数据框列创建直方图。当我尝试执行通常的df.column.hist()时,出现以下错误。 ex3.Severity.value_counts() Out[85]:
我试图根据另一列的长度对一列进行子串,但结果集是 NaN .我究竟做错了什么? import pandas as pd df = pd.DataFrame([['abcdefghi','xyz'],
我是一名优秀的程序员,十分优秀!