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我的问题似乎是重复的,因为我发现不同的问题具有如下相同的错误:
Pandas: grouping a column on a value and creating new column headings
Python/Pandas - ValueError: Index contains duplicate entries, cannot reshape
Pandas pivot produces "ValueError: Index contains duplicate entries, cannot reshape
我尝试了这些帖子中提供的所有解决方案,但没有一个奏效。我相信这个错误可能是由我的数据集格式引起的,它有字符串而不是数字和可能重复的整体。以下是我的数据集示例:
我要实现的输出是:
我尝试使用 pivot 和 pivot_table 以及如下代码:
df.pivot(index="protocol_no", columns="activity", values="description")
但我仍然收到此错误:
ValueError: Index contains duplicate entries, cannot reshape
不知道出了什么问题,所以任何帮助都会有帮助!
编辑:
我注意到我的数据包含重复的整体,如错误以及@DYZ 和@SeaBean 用户所述。所以我编辑了数据库示例并为我的数据集提供了正确的答案。希望对某人有所帮助。
最佳答案
尝试使用 .piviot_table()
如果在使用 .pivot()
aggfunc='first'
(或类似的东西)
df.pivot_table(index="protocol_no", columns="activity", values="description", aggfunc='first')
当您设置为 index
的列具有重复值时,这是一种常见情况。使用 aggfunc='first'
(或有时使用 aggfunc='sum'
,具体取决于条件)很可能可以解决问题。
结果:
activity drive eat sleep walk
protocol_no
1586212 5 km 1500 calories NaN twice a day
2547852 NaN 3200 calories At least 10 hours NaN
根据您最近对重复条目的编辑,您可以通过更改上面的 aggfunc
函数来修改上面的解决方案,如下所示:
df.pivot_table(index="protocol_no", columns="activity", values="description", aggfunc=lambda x: ' '.join(x.dropna()))
在这里,我们将 aggfunc
从 'first'
更改为 lambda x: ' '.join(x.dropna())
。它无需添加多行代码即可实现与您期望的输出相同的结果。
结果:
activity drive eat sleep walk
protocol_no
1586212 5 km At least 30 min 1500 calories twice a day
2547852 3200 calories Avoid pasta At least 10 hours
关于python - Pandas 错误 : Index contains duplicate entries, 无法 reshape ,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/69484287/
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!