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python - Pandas - 按列分组并将数据转换为 numpy 数组

问题描述

具有以下数据框，A 组有 4 个样本，B 有 3 个样本，C 有 1 个样本：

  group   data_1   data_2
0     A        1        4
1     A        2        5
2     A        3        6
3     A        4        7
4     B        1        4
5     B        2        5
6     B        3        6
7     C        1        4

我想将数据转换为 numpy 数组，其中每一行是一个包含所有样本的组，对于样本较少的组，填充为零。

产生一个像这样的数组：

[
   [[1,4],[2,5],[3,6],[4,7]], # this is A group 4 samples
   [[1,4],[2,5],[3,6],[0,0]], # this is B group 3 samples
   [[1,4],[0,0],[0,0],[0,0]], # this is C group 1 sample
]

标签： pythonpandaspivotgrouping

解决方案

首先是需要添加缺失值 - 使用 and 的第一个解决方案unstack，stack计数器系列由cumcount.

第二种解决方案reindex由MultiIndex.

最后使用 lambda 函数groupby，转换为 numpy 数组values，最后转换为列表：

g = df.groupby('group').cumcount()
L = (df.set_index(['group',g])
       .unstack(fill_value=0)
       .stack().groupby(level=0)
       .apply(lambda x: x.values.tolist())
       .tolist())
print (L)

[[[1, 4], [2, 5], [3, 6], [4, 7]], 
 [[1, 4], [2, 5], [3, 6], [0, 0]], 
 [[1, 4], [0, 0], [0, 0], [0, 0]]]

另一种解决方案：

g = df.groupby('group').cumcount()
mux = pd.MultiIndex.from_product([df['group'].unique(), g.unique()])
L = (df.set_index(['group',g])
       .reindex(mux, fill_value=0)
       .groupby(level=0)['data_1','data_2']
       .apply(lambda x: x.values.tolist())
       .tolist()
)

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