python - 将 pandas 中的数据框从迭代列表转换为适当的列和行

Question

我有一个看起来像的数据框

Country | IndicatorName | Value
Spain   | Indicator1    | 3
Spain   | Indicator2    | 4
Germany | Indicator16   | 24
......

我想将其转换为具有 IndicatorName 列、Country 行和 Value 交叉点的数据框

Country | Indicator 1 | Indicator 2 | Indicator 3 | ......
Spain   |     3       |     4       |   16        | ......
Germany |     23      |     232     |   232       | ......
.......

我正在尝试通过 groupby(["IndicatorName","Value"]) 但不确定如何继续

import pandas as pd
indicators = pd.read_csv("Indicators.csv")
indicators.groupbby(["IndicatorName","Value"])
.....

是否有适当的方法来处理这个问题，还是需要通过迭代来完成？

标签： pythonpandasdataframemachine-learning

Answer 1

我不确定初始 df 格式，因为所需的 df 似乎具有不同的值。

下面的有用吗？

df = pd.DataFrame({'Country' : ['Spain', 'Spain', 'Germany'],
                   'IndicatorName':['Indicator1', 'Indicator2', 'Indicator16'],
                  'Value':[3, 4, 24]
                  })


df.pivot(index = 'Country', columns='IndicatorName', values='Value').fillna(0)


IndicatorName   Indicator1  Indicator16     Indicator2
    Country             
    Germany            0.0        24.0              0.0
    Spain              3.0         0.0              4.0