Python Pandas 按多列和 append 分組

Question

多虧了Python Pandas Groupby/Append 列，我已經接近實現我想要的目標，但仍然不完全存在。

東風：

城市	計划	問題 1	問題 2	問題 3
熱那亞	服務1	啊啊啊	bbb	ccc
熱那亞	服務 2	ddd	zzz	年年
熱那亞	服務 3	ggg	公私合營	jjj
威尼斯	服務 2	lll	vvv
威尼斯	服務 3	eee	fff	嗯

預期 Output：

城市	問題 1	問題 2	問題 3	問題 4	問題 5	問題 6	問題 7	問題 8	問題 9
熱那亞	啊啊啊	bbb	ccc	ddd	zzz	年年	ggg	公私合營	jjj
威尼斯				lll	vvv		eee	fff	嗯

基本上我想：

1. 按城市分組
2. 丟棄計划列（如果可能）
3. Append 所有其他參數（它們仍然需要始終按順序排列，因此如果缺少服務，單元格將為空。

在從鏈接的解決方案中使用 unstack 和 cumcount 玩了一段時間之后，我仍然缺少一些東西來尊重 Plan 列的順序，如果缺少服務則用空單元格填充。

這是我正在使用的代碼：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('input.csv')

df1 = df.set_index('City').stack().reset_index(name='vals')
df1['g'] = 'Param' + df1.groupby('City').cumcount().add(1).astype(str)
df1 = df1.pivot(index='City', columns='g', values='vals')

df1.to_csv('output.csv')

在我的測試中，我從輸入中刪除了Plan列，但問題是在對 output 中的參數進行排序后，例如，如果一個城市只有Service 3 ，它們仍然在Service 1下對齊。

Answer 1

這是一個 pivot 問題，但您也可以通過堆疊和取消堆疊來做到這一點：

s = df.set_index(['City', 'Plan']).stack().unstack([1, 2])
s.columns = 'Problem ' + pd.RangeIndex(1, s.shape[1]+1).astype(str)

print (s)

       Problem 1 Problem 2 Problem 3 Problem 4 Problem 5 Problem 6 Problem 7 Problem 8 Problem 9
City                                                                                            
Genoa        aaa       bbb       ccc       ddd       zzz       yyy       ggg       ppp       jjj
Venice       NaN       NaN       NaN       lll       vvv       NaN       eee       fff       mmm

---

另一種使用melt的方法：

s = df.melt(['City', 'Plan']).pivot('City', ['Plan', 'variable'], 'value')
s.columns = 'Problem ' + pd.RangeIndex(1, s.shape[1]+1).astype(str)

print (s)
       Problem 1 Problem 2 Problem 3 Problem 4 Problem 5 Problem 6 Problem 7 Problem 8 Problem 9
City                                                                                            
Genoa        aaa       ddd       ggg       bbb       zzz       ppp       ccc       yyy       jjj
Venice       NaN       lll       eee       NaN       vvv       fff       NaN       NaN       mmm

排序有點不同，但服務之間的相對排序被保留了。