如何根据列值重塑 Pandas 数据框？

Question

我有一个包含纬度、经度、时间和数据值列的数据框。我想将其重塑并转换为xarray数据数组，使其维度为时间 x 纬/经度对，但不确定最有效的方法是什么。

为了具体化，数据框的结构如下：

Index   Latitude    Longitude   Time    Data
0       1           2           1       1
1       2           4           1       2
2       1           2           2       3

我希望数据能够重塑成矩阵：

          Latitude 1/Longitude 2    Latitude 2/Longitude 4
Time 1    1                         2
Time 2    3                         Null

我目前是通过对唯一的经纬度组合进行for循环来实现的，将每个唯一组合保存为一个xarray，然后在经纬度维度上将它们连接起来。

有没有更有效率的方法来重新塑造数据？

- Lauren K

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pd.df.pivot() 可能能够为您节省一些时间。 - Hugh_Kelley

Answer 1

Pivot是您需要的，但首先您需要新的列名称:

df['col'] = 'Latitude' + df['Latitude'].astype(str) + '/Longitude' + df.Longitude.astype(str)

df.pivot(index='Time', columns='col', values='Data')

输出：

col   Latitude1/Longitude2  Latitude2/Longitude4
Time                                            
1                      1.0                   2.0
2                      3.0                   NaN

- Quang Hoang

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在“透视”之前预先创建“col”列非常有创意 :) +1 - Andy L.

Answer 2

这只是经典的数据透视表，定制了列。正如@QuangHoang 提供的pivot解决方案。这里提供crosstab解决方案，并在此基础上展开多级索引列。

df1 = pd.crosstab(index=df.Time, columns=['Latitude '+df.Latitude.astype(str), 
                                          'Longitude '+df.Longitude.astype(str)], 
                                 values=df.Data, aggfunc='first')    

df1.columns = df1.columns.map('{0[0]}/{0[1]}'.format)

Out[382]:
      Latitude 1/Longitude 2  Latitude 2/Longitude 4
Time
1                        1.0                     2.0
2                        3.0                     NaN

- Andy L.