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我确信这个问题已经得到解答,但不幸的是我不知道如何称呼这个操作,所以我的搜索失败了。它几乎就像一个反向数据透视表。
假设我有以下工资数据:
data = [
{'employee': 1, 'date': '2020-01-04', 'reg': 8, 'ot': 0, 'dt': 0},
{'employee': 1, 'date': '2020-01-05', 'reg': 4, 'ot': 4, 'dt': 0},
{'employee': 1, 'date': '2020-01-06', 'reg': 0, 'ot': 0, 'dt': 4},
{'employee': 2, 'date': '2020-01-04', 'reg': 6, 'ot': 2, 'dt': 0},
{'employee': 2, 'date': '2020-01-05', 'reg': 3, 'ot': 5, 'dt': 0},
{'employee': 2, 'date': '2020-01-06', 'reg': 0, 'ot': 4, 'dt': 0},
]
data_df = pd.DataFrame(data)
我需要做的是将每个员工/日期的每个费率(“reg”、“ot”和“dt”)分解为自己的行,其中有一列用于费率标签,一列用于小时数,保留其他非基于费率的列。此外,我不希望任何值为零的行。对于上面的数据,我希望得到:
result = [
{'employee': 1, 'date': '2020-01-04', 'rate': 'reg', 'hours': 8},
{'employee': 1, 'date': '2020-01-05', 'rate': 'reg', 'hours': 4},
{'employee': 1, 'date': '2020-01-05', 'rate': 'ot', 'hours': 4},
{'employee': 1, 'date': '2020-01-06', 'rate': 'dt', 'hours': 4},
{'employee': 2, 'date': '2020-01-04', 'rate': 'reg', 'hours': 6},
{'employee': 2, 'date': '2020-01-04', 'rate': 'ot', 'hours': 2},
{'employee': 2, 'date': '2020-01-05', 'rate': 'reg', 'hours': 3},
{'employee': 2, 'date': '2020-01-05', 'rate': 'ot', 'hours': 5},
{'employee': 2, 'date': '2020-01-06', 'rate': 'ot', 'hours': 4},
]
result_df = pd.DataFrame(result)
任何关于如何实现这一目标的想法将不胜感激!
最佳答案
尝试使用melt
:
(data_df.melt(['employee','date'],
var_name='rate',
value_name='hours')
.query('hours != 0'))
输出:
employee date rate hours
0 1 2020-01-04 reg 8
1 1 2020-01-05 reg 4
3 2 2020-01-04 reg 6
4 2 2020-01-05 reg 3
7 1 2020-01-05 ot 4
9 2 2020-01-04 ot 2
10 2 2020-01-05 ot 5
11 2 2020-01-06 ot 4
14 1 2020-01-06 dt 4
关于python - 如何将 pandas 中的多列转换为单独的行/值?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/59846232/
我是一名优秀的程序员,十分优秀!