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Python pandas 如何將 df :列值轉(zhuǎn)置為行值?

Python pandas 如何將 df :列值轉(zhuǎn)置為行值?

HUH函數(shù) 2023-06-27 13:09:30
原始 df:df=pd.DataFrame({'name':['id1','id1','id2','id2','id2'],             'attr1':['a','b','c','d','e']})    Out[45]:   name attr10  id1     a1  id1     b2  id2     c3  id2     d4  id2     e我想要的是:系統(tǒng)需要更多詳細(xì)信息,但我無話可說,所以請不要在這里查看這些文字,這會浪費您的時間。
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2 回答

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明月笑刀無情

TA貢獻(xiàn)1828條經(jīng)驗 獲得超4個贊

讓我們嘗試cumcount使用附加鍵進(jìn)行分配


s = df.assign(key=df.groupby('name').cumcount()+1).pivot('name','key','attr1')


s

Out[125]: 

key   1  2    3

name           

id1   a  b  NaN

id2   c  d    e


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反對 回復(fù) 2023-06-27
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慕神8447489

TA貢獻(xiàn)1780條經(jīng)驗 獲得超1個贊

做就是了

  1. 按列分組

  2. 添加 lambda 聚合函數(shù)

  3. 拆分為列。

df.groupby('name') .agg(lambda x: '|'.join(x)) .attr1.str.split('|',expand=True)

將以上三者結(jié)合起來

>> df.groupby('name').agg(lambda x: '|'.join(x)).attr1.str.split('|',expand=True)


      0  1     2

name            

id1   a  b  None

id2   c  d     e


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反對 回復(fù) 2023-06-27
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