重新排列 Pandas Dataframe 中的列和行

Question

我有一個 CSV 文件，其中包含 Movie_ID 和 Movie_Name 列，另一個文件包含 User_ID、Movie_ID 和 Rating 列。 如何創建一個新的 dataframe，其中列是 Movie_Name 或 Movie_ID，行是 User_ID 和 Rating？ 例如像

用戶身份	電影1	電影2	電影3
0	1個	4個	5個
1個	4個	3個	5個

注意：並非每個用戶都對每部電影進行了評分。

先感謝您。

Answer 1

對於此操作，我認為加入可以完成這項工作。 像這樣：

df1.join(df2, on='Movie_ID')

如果您提供示例，可以使代碼更具體。

Answer 2

您可以使用 Pandas pivot根據列值重塑數據。 由於並非每個用戶都對每部電影進行了評分，因此結果可能包含NaN s（由 Pandas 轉換為float類型）。 如果你想將結果轉換為int你可以 append .fillna(0).astype(int)在pivot function 的末尾。

樣本 df

    User_ID Movie_ID  Rating
0       131    38552       4
1       203    38552       4
2        50    38552       1
3       585    95894       1
4       138    94611       4
5       632    73111       0
6       328    95894       0
7       461    73111       0
8       924    73111       3
...
...

Pivot function

df_new = df.pivot(index='User_ID', columns='Movie_ID', values='Rating').fillna(0).astype(int)
print(df_new)

Movie_ID  193846  38552  73111  83641  93843  94611  95894
User_ID
7              0      0      2      0      0      0      0
43             0      0      0      0      0      0      0
50             0      1      0      0      0      0      0
85             0      0      0      0      0      0      0
131            0      4      0      0      0      0      0
138            0      0      0      0      0      4      0
145            0      0      4      0      0      0      0
156            0      0      4      0      0      0      0
195            0      0      3      0      0      0      0
203            0      4      0      0      0      0      0
209            0      0      0      0      0      0      0