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如果我有以下数据并读入,我会得到类似列的列名称带有 .1 或 .2 的列。数据如下:
import io
dfff=io.StringIO("""address,phone,name,website,type,address,phone,name,website,type,address,phone,name,type
123 APPLE STREET,555-5555,APPLE STORE,APPLE.COM,BUSINESS,456 peach ave,777-7777,PEACH STORE,PEACH.COM,BUSINESS,789 banana rd,999-9999,banana store,BUSINESS""")
dfff=io.StringIO("""address,phone,name,website,type,address,phone,name,website,type,address,phone,name,type
123 APPLE STREET,555-5555,APPLE STORE,APPLE.COM,BUSINESS,456 peach ave,777-7777,PEACH STORE,PEACH.COM,BUSINESS,789 banana rd,999-9999,banana store,BUSINESS""")
dfff.seek(0)
newdf2=pd.read_csv(dfff)
这是输出,pandas 将类似的列名称重命名为 .1 或 .2。
newdf2
# address phone name website type address.1 phone.1 name.1 website.1 type.1 address.2 phone.2 name.2 type.2
#0 123 APPLE STREET 555-5555 APPLE STORE APPLE.COM BUSINESS 456 peach ave 777-7777 PEACH STORE PEACH.COM BUSINESS 789 banana rd 999-9999 banana store BUSINESS
如何将类似的地址行组合成单独的行,以获得此输出(因为没有 website.2,它将是 NaN 或 0 或空白):
# address phone name website type
#0 123 APPLE STREET 555-5555 APPLE STORE APPLE.COM BUSINESS
#1 456 peach ave 777-7777 PEACH STORE PEACH.COM BUSINESS
#2 789 banana rd 999-9999 banana store NaN BUSINESS
现在,我真的不知道从哪里开始,但我尝试堆叠数据,这按预期工作,但取消堆叠只会返回原始数据:
newdf2.stack().to_frame()
# 0
#0 address 123 APPLE STREET
# phone 555-5555
# name APPLE STORE
# website APPLE.COM
# type BUSINESS
# address.1 456 peach ave
# phone.1 777-7777
# name.1 PEACH STORE
# website.1 PEACH.COM
# type.1 BUSINESS
# address.2 789 banana rd
# phone.2 999-9999
# name.2 banana store
# type.2 BUSINESS
我想一定有一种方法可以堆叠,从列中删除 .,然后将其拆分为我想要的格式?或者也许还有其他方法?
最佳答案
您可以使用wide_to_long。
df.columns = [f'{x}.0' if '.' not in x else x for x in df.columns]
df['id'] = df.index
df = pd.wide_to_long(df, stubnames=['address', 'phone', 'name', 'website', 'type'], i='id', j='row', sep='.')
df.reset_index(drop=True)
Out[1]:
address phone name website type
0 123 APPLE STREET 555-5555 APPLE STORE APPLE.COM BUSINESS
1 456 peach ave 777-7777 PEACH STORE PEACH.COM BUSINESS
2 789 banana rd 999-9999 banana store NaN BUSINESS
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