熊猫pivot_table到DataFrame

Question

我有看起来像这样的数据

from pandas import DataFrame
data = [{'id': 1, 'label': 0, 'code': 'f1'}, {'id': 1, 'label': 0, 'code': 'f2'},
            {'id': 2, 'label': 1, 'code': 'f3'},
            {'id': 2, 'label': 1, 'code': 'f4'}]
df = DataFrame(data)

>>>
    code  id  label
0   f1   1      0
1   f2   1      0
2   f3   2      1
3   f4   2      1

我想将数据重塑为类似的格式（具有正确的标头，并且没有不正确的id-label关联）。

   id label  f1  f2  f3  f4
    1     0   1   1   0   0
    2     1   0   0   1   1

我尝试使用pivot_table ，但是数据看起来像这样

df['val'] = 1
pt_df = df.pivot_table('val', columns='code', index=['id', 'label'], fill_value=0, dropna=False)

>>>
     f1  f2  f3  f4
1 0   1   1   0   0
  1   0   0   0   0
2 0   0   0   0   0
  1   0   0   1   1

任何的意见都将会有帮助！ 谢谢

Answer 1

我使用了unstack，这实际上是关键...

df['vals'] = 1
df = df.set_index(['id' ,'label' ,'code']).unstack('code').fillna(0)
#df = df.reset_index() #to bring out id and label

Answer 2

这是一种方法：

>>> df.pivot_table(columns='code', index=['id', 'label'], aggfunc=len, fill_value=0)
code      f1  f2  f3  f4
id label                
1  0       1   1   0   0
2  1       0   0   1   1

[2 rows x 4 columns]

如果要在列中使用ID /标签信息而不是在索引中，只需使用reset_index 。

您的示例数据集很小，因此尚不清楚这是否可以概括您想要的方式。 基本上，它所做的是将id / label和code的每个组合的值设置为具有该组合的DataFrame的行数（例如，id = 1，label = 0，code = f1的值为1，因为在那里是包含这些值的一行）。