Pandas Pivot或Groupby用於動態生成的列

Question

我在超市有一個帶有銷售信息的數據框。 數據框中的每一行代表一個項目，具有多個特征作為列。 原始的DataFrame是這樣的：

In [1]: import pandas as pd
        my_data = [{'ticket_number' : '001', 'item' : 'tomato', 'ticket_price' : '21'},
               {'ticket_number' : '001', 'item' : 'candy', 'ticket_price' : '21'},
               {'ticket_number' : '001', 'item' : 'soup', 'ticket_price' : '21'},
               {'ticket_number' : '002', 'item' : 'soup', 'ticket_price' : '12'},
               {'ticket_number' : '002', 'item' : 'cola', 'ticket_price' : '12'},
               {'ticket_number' : '003', 'item' : 'beef', 'ticket_price' : '56'},
               {'ticket_number' : '003', 'item' : 'tomato', 'ticket_price' : '56'},
               {'ticket_number' : '003', 'item' : 'pork', 'ticket_price' : '56'}]
        df = pd.DataFrame(my_data)

In [2]: df
Out [2]:    
            ticket_number   ticket_price        item
         0        001            21           tomato
         1        001            21           candy
         2        001            21           soup
         3        002            12           soup
         4        002            12           cola
         5        003            56           beef
         6        003            56           tomato
         7        003            56           pork

我需要一個DataFrame，其中每一行代表一張票，所有購買的物品和票價格作為列。 在此示例中：

            ticket_number   ticket_price      item1  item2  item3
         0        001            21           tomato candy  soup
         1        002            12           soup   cola
         2        003            56           beef   tomato pork

我嘗試使用df.groupby(ticket_number).item.value_counts() ，但這不會創建新列。 我從未使用過pivot_table ，也許它很有用。

任何幫助將不勝感激。

謝謝！

Answer 1

一種使用groupby制作其列表的方法，然后可以將其轉換為列：

In [24]: res = df.groupby(['ticket_number', 'ticket_price'])['item'].apply(list).apply(pd.Series)

In [25]: res
Out[25]:
                                 0       1     2
ticket_number ticket_price
001           21            tomato   candy  soup
002           12              soup    cola   NaN
003           56              beef  tomato  pork

然后，清除此結果后：

In [27]: res.columns = ['item' + str(i + 1) for i in res.columns]

In [29]: res.reset_index()
Out[29]:
  ticket_number ticket_price   item1   item2 item3
0           001           21  tomato   candy  soup
1           002           12    soup    cola   NaN
2           003           56    beef  tomato  pork

---

創建新列的另一種可能方法是用groupby.cumcount對每個組中的項目進行groupby.cumcount ：

In [38]: df['item_number'] = df.groupby('ticket_number').cumcount()

In [39]: df
Out[39]:
     item ticket_number ticket_price  item_number
0  tomato           001           21            0
1   candy           001           21            1
2    soup           001           21            2
3    soup           002           12            0
4    cola           002           12            1
5    beef           003           56            0
6  tomato           003           56            1
7    pork           003           56            2

然后進行一些重塑：

In [40]: df.set_index(['ticket_number', 'ticket_price', 'item_number']).unstack(-1)
Out[40]:
                              item
item_number                      0       1     2
ticket_number ticket_price
001           21            tomato   candy  soup
002           12              soup    cola   NaN
003           56              beef  tomato  pork

從這里開始，通過一些列名稱的清理，您可以實現與上面相同的效果。

使用set_index和untack重塑的步驟也可以通過pivot_table完成： df.pivot_table(columns=['item_number'], index=['ticket_number', 'ticket _price'], values='item', aggfunc='first')