python - 未定义的行到列，按年和月分组

Question

我正在尝试更改数据框中的结构数据

year  month  count  reason 
2001  1     1       a
2001  2     3       b
2001  3     4       c
2005  1     4       a
2005  1     3       c

在新的数据框应如下所示：

year  month  count  reason_a  reason_b  reason_c  
2001  1      1      1         0         0
2001  2      3      0         3         0
2001  3      4      0         0         4
2005  1      7      4         0         3

有没有人可以展示一些 Python 代码来做到这一点？先感谢您，

标签： pythondataframe

Answer 1

使用

• DataFrame.join()- 加入另一个 DataFrame 的列。

• pandas.get_dummies()- 将分类变量转换为虚拟/指标变量。

• DataFrame.mul()- 获取数据帧和其他元素的乘法（二元运算符 mul）。
• DataFrame.groupby()- 使用映射器或一系列列对 DataFrame 或 Series 进行分组。
• DataFrameGroupBy.agg()- 使用可调用、字符串、字典或字符串/可调用列表进行聚合。

前任。

dummies = df.join(pd.get_dummies(df["reason"],prefix='reason').mul(df['count'], axis=0))
f = {'count': 'sum', 'reason_a': 'first', 'reason_b': 'first', 'reason_c': 'last'}
df1 = dummies.groupby(['year','month'],sort=False,as_index=False).agg(f)
print(df1)

输出/输出：

   year  month  count  reason_a  reason_b  reason_c
0  2001      1      1         1         0         0
1  2001      2      3         0         3         0
2  2001      3      4         0         0         4
3  2005      1      7         4         0         3