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python - 将重复行转换为熊猫数据框中的列

问题描述

我正在尝试将具有重复行的数据框转换为列，如下所示

INPUT
Key  |  Value
A    |  1
B    |  2
C    |  3
A    |  4
B    |  5
C    |  6

EXPECTED OUTPUT
A  |  B  |  C
1  |  2  |  3
4  |  5  |  6

有很多选项，如 pivot()、unstack()、groupby() 等。但是，我不确定是否只使用 2 列，如输入所示。

标签： pythonpandasdataframe

解决方案

它不是一个直截了当的pivot. 使用df.pivotwithdf.apply和执行此操作Series.dropna：

In [747]: x = df.pivot(index=None, columns='Key', values='Value').apply(lambda x: pd.Series(x.dropna().to_numpy()))

In [748]: x
Out[748]: 
Key    A    B    C
0    1.0  2.0  3.0
1    4.0  5.0  6.0

解释：

让我们分解一下：

首先你df像这样旋转你：

In [751]: y = df.pivot(index=None, columns='Key', values='Value')

In [752]: y
Out[752]: 
Key    A    B    C
0    1.0  NaN  NaN
1    NaN  2.0  NaN
2    NaN  NaN  3.0
3    4.0  NaN  NaN
4    NaN  5.0  NaN
5    NaN  NaN  6.0

现在我们接近您的预期输出，但我们需要删除Nan6 行并将其折叠为 2 行。

为此，我们将每一列转换为 apd.Series和dropna()：

In [753]: y.apply(lambda x: pd.Series(x.dropna().to_numpy()))
Out[753]: 
Key    A    B    C
0    1.0  2.0  3.0
1    4.0  5.0  6.0

这是您的最终输出。

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