轉置 Pandas Dataframe Python

Question

我有以下 dataframe：

  Status    Percentage  Value   Name    Tahun
0   X       66.666667    4.0     A      2021
1   Y       33.333333    2.0     A      2021
2   Z       0.000000     0.0     A      2021
0   X       25.000000    2.0     A      2020
1   Y       62.500000    5.0     A      2020
2   Z       12.500000    1.0     A      2020           

我想轉置 dataframe 並將列 header 更改為Status值。 理想情況下 output 應該看起來像

X            Y           Z          Type         Name    Tahun
66.666667    33.333333   0.000000   Percentage    A       2021 
4.0          2.0         0.0        Value         A       2021
25.000000    62.500000   12.500000  Percentage    A       2020
2.0          5.0         1.0        Value         A       2020                             
               

我試過這個：

df = df.set_index('Status').T

但我沒有像預期的那樣得到 output。 如何更改列名的 rest？

Answer 1

stack （百分比和值）+ unstack （狀態）：

(df.set_index(['Name', 'Tahun', 'Status'])
   .stack()
   .unstack(level='Status')
   .rename_axis(('Name', 'Tahun', 'Type'))
   .reset_index())

Status Name  Tahun        Type          X          Y     Z
0         A   2020  Percentage  25.000000  62.500000  12.5
1         A   2020       Value   2.000000   5.000000   1.0
2         A   2021  Percentage  66.666667  33.333333   0.0
3         A   2021       Value   4.000000   2.000000   0.0

Answer 2

或者只使用melt和pivot ：

(df.melt(['Name', 'Tahun', 'Status'], var_name='Type')
   .pivot('value', ['Name', 'Tahun', 'Type'], 'Status')
   .reset_index()
   .rename_axis(columns=None))

---

  Name  Tahun        Type          X          Y     Z
0    A   2020  Percentage  25.000000  62.500000  12.5
1    A   2020       Value   2.000000   5.000000   1.0
2    A   2021  Percentage  66.666667  33.333333   0.0
3    A   2021       Value   4.000000   2.000000   0.0

此代碼融合 dataframe，以便合並Percentage和Value列並創建新的Type列，然后將其旋轉，以便Status列值成為列。

如果有重復：

(df.melt(['Name', 'Tahun', 'Status'], var_name='Type')
   .pivot_table('value', ['Name', 'Tahun', 'Type'], 'Status')
   .reset_index()
   .rename_axis(columns=None))

不同之處在於pivot_table有一個aggfunc參數，默認設置為mean ，所以如果有重復值，它會找到其他值的平均值，而pivot沒有那個參數。