我一直在尝试搜索/思考一个答案,可能需要使用melt或stack等技术,但似乎仍然做不到。
这是我的数据框:
d = {'type' : [1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5],
'company' : ['A', 'B', 'C', 'D', 'E','A', 'B', 'C', 'D', 'E'],
'value type': ['value car','value car','value car','value car','value car', 'value train','value train','value train','value train','value train',],
'value': [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.15, 0.25, 0.35, 0.45, 0.55] }
df = pd.DataFrame(d)
这是我想要的内容(左侧是数组,右侧是我想要的结果):
![enter image description here](https://istack.dev59.com/EgVsm.webp)
类似于:
for each row :
if (df['value type'] == 'value train'):
#and (type,company) is the same
df['train value'] = df['value']
remove row
例如,类型为1的公司A将在训练价值的新列中拥有一个新值。有没有一种正确的方法来做到这一点?
编辑:::有一个好答案,但我没有清楚地解释自己。我只想要一个仅包含“一个值类型”的新列。例如,我的新DF:
d = {'type' : [1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5],
'company' : ['A', 'B', 'C', 'D', 'E','A', 'B', 'C', 'D', 'E'],
'month' : ['jan', 'feb', 'marc', 'apr', 'may', 'jan', 'feb', 'marc', 'apr', 'sep'],
'business' : ['business1', 'business2', 'business3', 'business4', 'business5', 'business6', 'business7', 'business8', 'business9', 'business10'],
'value time': ['past', 'past', 'past', 'past', 'present', 'present', 'present', 'present', 'future', 'future'],
'value': [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.11, 0.21, 0.31, 0.41, 0.45, 0.55] }
df = pd.DataFrame(d)
这次我需要翻译的内容如下:
如果可能的话,只有“present”值将出现在新列中。类似于
if df['value time'] == 'present' then add to new column