用數據透視表重塑熊貓中的數據框

Question

我有一個看起來像這樣的數據框：

baz    qux    
one    A
one    B  
two    C   
three  A  
one    B   
one    C  

我正在嘗試將其重塑為如下所示：

one two three
A   C   A
B
B
C

我對這是否可能以及如果如何做會很困惑。 我已經嘗試過將pivot_table方法用作pd.pivot_table(cols='baz', rows='qux')但這引發了TypeError。 我想我是個白痴，在這里錯過了一些非常基本的東西。 有任何想法嗎？

Answer 1

我不確定這是否是最理想的方法，但確實可以做到：

import io
import pandas as pd

data = u'baz,qux\none,A\none,B\ntwo,C\nthree,A\none,B\none,C'
df = pd.read_csv(io.StringIO(data))

new = pd.DataFrame()
for key, group in df.groupby('baz'):
    new = pd.concat([new, pd.DataFrame(group.reset_index().qux, columns=[key])],
                    axis=1)
print new.replace(np.nan, '')

這回饋：

  one two three  
0   A   C     A
1   B
2   B
3   C

使用數據透視表，您可以獲得一個矩陣，該矩陣顯示哪個baz對應哪個qux ：

>>> df['foo'] = 1 # Add aggregation column
>>> df.pivot_table('foo', cols='baz', rows=['qux'])
     one  three  two                 
A      1      1  NaN
B      1    NaN  NaN
C      1    NaN    1

Answer 2

這不是您所要求的，但是也許就足夠了：

import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'baz':'one one two three one one'.split(),
                   'qux': list('ABCABC')})
grouped = df.groupby(['baz', 'qux'])
df2 = grouped.apply(pd.DataFrame.reset_index, drop=True)['qux'].unstack(level=0)

df2.reset_index(drop=True, inplace=True)
df2 = df2.reindex(columns='one two three'.split())
df2 = df2.replace(np.nan, '')
print(df2)

產量

  one two three
0   A         A
1   B          
2   B          
3   C   C