將 pandas 'timed' dataframe 重組為單行以允許連接

Question

我有一個參與者的數據數據框（存儲在 excel 個文件中），每個參與者看起來像

df1 = pd.DataFrame([['15:05', '15:06', '15:07', '15:08'], [7.333879016553067, 8.066897471204006, 7.070168678977272, 6.501888904228463], [64.16712081101915, 65.08486717007806, 67.22483766233766, 64.40328265521458],
[114.21879259980525, 116.49792952572476, 113.26931818181818, 108.35424424108551]]).T

df1.columns  = ['Start', 'CO', 'Dia', 'Sys']

	開始	一氧化碳	直徑	系統
0	15:05	7.33388	64.1671	114.219
1個	15:06	8.0669	65.0849	116.498
2個	15:07	7.07017	67.2248	113.269
3個	15:08	6.50189	64.4033	108.354

我需要將它拆成一行，這樣我就可以將所有不同的參與者讀入一個unstack我已經嘗試使用這個問題的答案，以及這個問題的答案來得到這樣的東西（多索引數據框）

時間 1	時間 2

	一氧化碳	直徑	系統	一氧化碳	直徑	系統
0	7.33388	64.1671	114.219	8.0669	65.0849	116.498

但我最終得到的是

	('15:05', 'CO')	('15:05', '直徑')	('15:05', '系統')	('15:06', 'CO')	('15:06', '直徑')	('15:06', '系統')
0	7.33388	64.1671	114.219	楠	楠	楠
1個	楠	楠	楠	8.0669	65.0849	116.498

因此，正如您所見，每一分鍾仍然是一個新行，但現在它們的排列方式更加無用。

誰能提供建議？

Answer 1

假設每一行都是Time 0 ， Time 1等。我們可以在 MultiIndex 中使用我們的頂級索引

# convert index to string and add "Time "
df1.index = "Time " + df1.index.astype(str)

然后按索引分組，取除“開始”（第 0 個元素）之外所有列的最大值（或其他一些保留原始值的聚合），堆疊，轉換回幀，然后轉置

out = df1.groupby(df1.index)[df1.columns[1:]].max().stack().to_frame().T