我有一個(gè)格式如下的數(shù)據(jù)框：DF1：原始數(shù)據(jù)框的形狀為 (1200, 9)這是示例數(shù)據(jù)框 x1 x2 x3 Group 1.0 0.0 0.0 A 0.0 0.0 0.0 A 0.0 3.0 11.0 A 0.0 0.0 0.0 A 0.0 1.0 0.0 A 0.0 0.0 0.0 E 0.0 0.0 0.0 E 0.0 0.0 0.0 E 0.0 0.0 6.0 E 0.0 0.0 0.0 E我想要以下格式的輸出：DF_Res：Group A E x1 1.0 0.0 x2 0.0 0.0 x3 0.0 0.0 x1 0.0 0.0 x2 0.0 0.0 x3 0.0 0.0 x1 0.0 0.0 x2 3.0 0.0 x3 11.0 0.0 x1 0.0 0.0 x2 0.0 0.0 x3 0.0 6.0 x1 0.0 0.0 x2 1.0 0.0 x3 0.0 0.0我想轉(zhuǎn)換我的列，使它們成為組，組成為列標(biāo)題。
2 回答
有只小跳蛙
TA貢獻(xiàn)1824條經(jīng)驗(yàn) 獲得超8個(gè)贊
如果想要聚合值，例如按sum組：
df1 = df.groupby('Group').sum().T.rename_axis(None, axis=1).rename_axis('Group').reset_index()
print (df1)
Group A E
0 x1 0.0 0.0
1 x2 0.0 0.0
2 x3 0.0 0.0
3 x4 0.0 0.0
4 x5 0.0 0.0
5 x6 0.0 0.0
6 x7 0.0 0.0
7 x8 0.0 0.0
編輯：
df2 = df.set_index('Group').T.rename_axis(None, axis=1).rename_axis('Group').reset_index()
print (df2)
Group A A E E A
0 x1 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
1 x2 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
2 x3 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
3 x4 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
4 x5 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
5 x6 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
6 x7 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
7 x8 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
編輯1：
df = (df.set_index('Group')
.groupby(level=0)
.apply(lambda x: x.stack().reset_index(level=0, drop=True))
.rename_axis(None)
.rename_axis('Group', axis=1)
.T
.reset_index())
print (df)
Group A E
0 x1 1.0 0.0
1 x2 0.0 0.0
2 x3 0.0 0.0
3 x1 0.0 0.0
4 x2 0.0 0.0
5 x3 0.0 0.0
6 x1 0.0 0.0
7 x2 3.0 0.0
8 x3 11.0 0.0
9 x1 0.0 0.0
10 x2 0.0 0.0
11 x3 0.0 6.0
12 x1 0.0 0.0
13 x2 1.0 0.0
14 x3 0.0 0.0
暮色呼如
TA貢獻(xiàn)1853條經(jīng)驗(yàn) 獲得超9個(gè)贊
這有點(diǎn)“hacky”，但您需要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)單獨(dú)的索引來區(qū)分您的值。例如，多個(gè)值對(duì)應(yīng)于A和x1。這就是我所說的：
df_new = df.set_index('Group')
df_new = df_new.groupby(df_new.index, as_index=False).apply(lambda x: x.stack().reset_index())
df_new.columns = ['Group', 'x', 'value']
df_new = df_new.droplevel(axis=0, level=0).set_index(['Group', 'x'], append=True).unstack('Group').droplevel(axis=1, level=0)
結(jié)果：
Group A E
x
x1 1.0 0.0
x2 0.0 0.0
x3 0.0 0.0
x1 0.0 0.0
x2 0.0 0.0
x3 0.0 0.0
x1 0.0 0.0
x2 3.0 0.0
x3 11.0 0.0
x1 0.0 0.0
x2 0.0 0.0
x3 0.0 6.0
x1 0.0 0.0
x2 1.0 0.0
x3 0.0 0.0
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