python - 将一些行转到 DataFrame 中的新列

Question

我正在寻找一种 pythonic 和 pandemic(来自 pandas，双关语不是故意 =)将数据框中的某些行转换为新列的方法。

我的数据有这种格式:

           dof  foo  bar  qux
idxA idxB                    
100  101     1   10   30   50
     101     2   11   31   51
     101     3   12   32   52
     102     1   13   33   53
     102     2   14   34   54
     102     3   15   35   55
200  101     1   16   36   56
     101     2   17   37   57
     101     3   18   38   58
     102     1   19   39   59
     102     2   20   40   60
     102     3   21   41   61

变量 foo、bar 和 qux 实际上有 3 维坐标，我想称之为 foo1、foo2、foo3、bar1、...、qux3。这些由 dof 列标识。每行代表 3D 中的一个轴，dof == 1 是 x 轴，dof == 2 是 y 轴，dof == 3是z轴。

所以，这是我想要的最终数据框:

           foo1  bar1  qux1  foo2  bar2  qux2  foo3  bar3  qux3
idxA idxB                                                      
100  101     10    30    50    11    31    51    12    32    52
     102     13    33    53    14    34    54    15    35    55
200  101     16    36    56    17    37    57    18    38    58
     102     19    39    59    20    40    60    21    41    61

问题是:最好的方法是什么？

---

这是我所做的。

在数据框中重新创建我的数据集的代码:

import pandas as pd

data = [[100, 101, 1, 10, 30, 50],
        [100, 101, 2, 11, 31, 51],
        [100, 101, 3, 12, 32, 52],
        [100, 102, 1, 13, 33, 53],
        [100, 102, 2, 14, 34, 54],
        [100, 102, 3, 15, 35, 55],
        [200, 101, 1, 16, 36, 56],
        [200, 101, 2, 17, 37, 57],
        [200, 101, 3, 18, 38, 58],
        [200, 102, 1, 19, 39, 59],
        [200, 102, 2, 20, 40, 60],
        [200, 102, 3, 21, 41, 61],
        ]

df = pd.DataFrame(data=data, columns=['idxA', 'idxB', 'dof', 'foo', 'bar', 'qux'])
df.set_index(['idxA', 'idxB'], inplace=True)

做我想做的事的代码:

df2 = df[df.dof == 1].reset_index()[['idxA', 'idxB']]
df2.set_index(['idxA', 'idxB'], inplace=True)
for pivot in [1, 2, 3]:
    df2.loc[:, 'foo%d' % pivot] = df[df.dof == pivot]['foo']
    df2.loc[:, 'bar%d' % pivot] = df[df.dof == pivot]['bar']
    df2.loc[:, 'qux%d' % pivot] = df[df.dof == pivot]['qux']

但是，我对这些 .loc 调用和数据框的增量列添加不太满意。我认为 pandas 很棒，因为它有一种更简洁的方式来做到这一点。单线会非常酷。

Answer 1

你可以试试df.pivot

df = df.pivot(columns='dof')
          foo         bar         qux
dof         1   2   3   1   2   3   1   2   3
idxA idxB
100  101   10  11  12  30  31  32  50  51  52
     102   13  14  15  33  34  35  53  54  55
200  101   16  17  18  36  37  38  56  57  58
     102   19  20  21  39  40  41  59  60  61

现在加入使用 df.columns

df.columns = df.columns.map('{0[0]}{0[1]}'.format) #suggested by @YOBEN_S

          foo1  foo2  foo3  bar1  bar2  bar3  qux1  qux2  qux3
idxA idxB
100  101     10    11    12    30    31    32    50    51    52
     102     13    14    15    33    34    35    53    54    55
200  101     16    17    18    36    37    38    56    57    58
     102     19    20    21    39    40    41    59    60    61