我是熊貓的新手，我有一個(gè)數(shù)據(jù)集，我想更改它的說明。它有 40.000 行和 13 列，包含 2010 年 ('último') 和 2009 年 ('PENúLTIMO') 的財(cái)務(wù)信息我感興趣的部分是：'NOME'（公司名稱），'GRUPO_DFP'（目前它只是資產(chǎn)負(fù)債表，但我打算添加更多），'ORDEM_EXER'（當(dāng)前或去年，2010 年或 2009 年） , 'DS_CONTA'（資產(chǎn)類型），'VL_CONTA'（價(jià)值）順便說一句，這都是公開信息。所以，刪除我不想要的列，我得到這個(gè)：?jiǎn)栴}從這里開始。它像普通的 csv 一樣顯示信息：ORDEM_EXER-----DS_CONTA-------------------------VL_CONTAPENúLTIMO-----Ativo Total-----------------------702571987.0úLTIMO--------Ativo Total-----------------------802819794.0PENúLTIMO-----Caixa e Equivalentes de Caixa-----31037881.0úLTIMO--------Caixa e Equivalentes de Caixa-----25219700.0但我想要的是： úLTIMO PENúLTIMO DS_CONTAAtivo Total ----802819794.0--702571987.0Caixa e Eq..----25219700.0---31037881.0經(jīng)過多次嘗試，我得到了這個(gè)：DF = DF.set_index(['NOME', 'GRUPO_DFP', 'DS_CONTA','ORDEM_EXER'], append=True)DF.unstack() 不過，這不是我想要的。試圖跳過第一行并只是取消堆疊，返回錯(cuò)誤：ValueError：索引包含重復(fù)條目，無法重塑所以，我真的不知道我能做什么。
4 回答
有只小跳蛙
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像你這樣的數(shù)據(jù)框：
df = pd.DataFrame([['PENúLTIMO','Ativo Total','702571987.0'],
['úLTIMO','Ativo Total','802819794.0'],
['PENúLTIMO','Caixa e Equivalentes de Caixa','31037881.0'],
['úLTIMO','Caixa e Equivalentes de Caixa','25219700.0']], columns=['ORDEM_EXER','DS_CONTA','VL_CONTA'])
代表這個(gè)：
ORDEM_EXER--DS_CONTA-----------------------VL_CONTA
0 PENúLTIMO---Ativo Total--------------------702571987.0
1 úLTIMO------Ativo Total--------------------802819794.0
2 PENúLTIMO---Caixa e Equivalentes de Caixa--31037881.0
3 úLTIMO------Caixa e Equivalentes de Caixa--25219700.0
嘗試使用樞軸：
df.pivot(index='DS_CONTA',columns='ORDEM_EXER',values='VL_CONTA')
代表這個(gè)：
ORDEM_EXER-----PENúLTIMO---------------------úLTIMO
DS_CONTA
Ativo Total--------------------702571987.0---802819794.0
Caixa e Equivalentes de Caixa--31037881.0----25219700.0
拉莫斯之舞
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您可以嘗試使用pivot_table來實(shí)現(xiàn) pandas 數(shù)據(jù)框的數(shù)據(jù)透視值。如果數(shù)據(jù)框是：
df
>>>
ORDEM_EXER? DS_CONTA? ? VL_CONTA
0? ?PENúLTIMO? ?Ativo Total 702571987
1? ?úLTIMO? Ativo Total 802819794
2? ?PENúLTIMO? ?Caixa e Equivalentes de Caixa? ?31037881
3? ?úLTIMO? Caixa e Equivalentes de Caixa? ?25219700
然后
table = pd.pivot_table(df, values='VL_CONTA', index=['DS_CONTA'], columns=['ORDEM_EXER'], aggfunc=np.sum)
侃侃無極
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首先，我們使用您的示例數(shù)據(jù)創(chuàng)建一個(gè)數(shù)據(jù)框：
from io import StringIO
import pandas as pd
data = '''ORDEM_EXER-----DS_CONTA-------------------------VL_CONTA
PENúLTIMO-----Ativo Total-----------------------702571987.0
úLTIMO--------Ativo Total-----------------------802819794.0
PENúLTIMO-----Caixa e Equivalentes de Caixa-----31037881.0
úLTIMO--------Caixa e Equivalentes de Caixa-----25219700.0
'''
df = pd.read_csv(StringIO(data), sep='-+', engine='python')
print(df)
ORDEM_EXER DS_CONTA VL_CONTA
0 PENúLTIMO Ativo Total 702571987.0
1 úLTIMO Ativo Total 802819794.0
2 PENúLTIMO Caixa e Equivalentes de Caixa 31037881.0
3 úLTIMO Caixa e Equivalentes de Caixa 25219700.0
現(xiàn)在我們使用數(shù)據(jù)透視表重新格式化和總結(jié)：
print(df.pivot_table(index='DS_CONTA',
columns='ORDEM_EXER',
values='VL_CONTA',
aggfunc=sum,
fill_value=0))
ORDEM_EXER PENúLTIMO úLTIMO
DS_CONTA
Ativo Total 702571987 802819794
Caixa e Equivalentes de Caixa 31037881 25219700
慕桂英546537
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好的，如果我沒理解錯(cuò)的話，你真的想為DS_CONTA設(shè)置索引
DF = DF.set_index(['DS_CONTA'])
那是對(duì)的嗎？
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