大家好,我正在尝试在Pandas中执行转置操作,但条件是一个列的值应该与转置行相关联。下面给出的示例将更好地解释:
A 1 2 3 4 51 52 53 54 B 11 22 23 24 71 72 73 74
我想要的结果如下所示:
A 1 51 A 2 52 A 3 53 A 4 54 B 11 71 B 22 72 B 23 73 B 24 74
在第一行中,数据在单个行中,我想用另一个列中的值'A'来转置1到4的数据。有人能建议我如何做到这一点吗?
大家好,我正在尝试在Pandas中执行转置操作,但条件是一个列的值应该与转置行相关联。下面给出的示例将更好地解释:
A 1 2 3 4 51 52 53 54 B 11 22 23 24 71 72 73 74
我想要的结果如下所示:
A 1 51 A 2 52 A 3 53 A 4 54 B 11 71 B 22 72 B 23 73 B 24 74
在第一行中,数据在单个行中,我想用另一个列中的值'A'来转置1到4的数据。有人能建议我如何做到这一点吗?
print (df)
0 1 2 3 4
0 A 1 2 3 4
1 B 11 22 23 24
df1 = pd.melt(df, id_vars=0).drop('variable', axis=1).sort_values(0)
df1.columns = list('ab')
print (df1)
a b
0 A 1
2 A 2
4 A 3
6 A 4
1 B 11
3 B 22
5 B 23
7 B 24
df2 = df.set_index(0).stack().reset_index(level=1, drop=True).reset_index(name='a')
df2.columns = list('ab')
print (df2)
a b
0 A 1
1 A 2
2 A 3
3 A 4
4 B 11
5 B 22
6 B 23
7 B 24
评论编辑:
#set index with first column
df = df.set_index(0)
#create MultiIndex
cols = np.arange(len(df.columns))
df.columns = [ cols // 4, cols % 4]
print (df)
0 1
0 1 2 3 0 1 2 3
0
A 1 2 3 4 51 52 53 54
B 11 22 23 24 71 72 73 74
#stack, reset index names, remove level and reset index
df1 = df.stack().rename_axis((None, None)).reset_index(level=1, drop=True).reset_index()
#set new columns names
df1.columns = ['a','b','c']
print (df1)
a b c
0 A 1 51
1 A 2 52
2 A 3 53
3 A 4 54
4 B 11 71
5 B 22 72
6 B 23 73
7 B 24 74