python-3.x - 如何使用 Python Pandas 根据行将一列数据更改为多列？

Question

我不知道我是否正确地提出了问题。例如，我想

1
0
1
0
1
0
1
0

变成

1  0  1  
0  1  0
1  0  x

第一个列表不应更改..并将类型更改为 DataFrame..

我尝试使用 numpy.array，将数组展平。并使用 reshape(-1,3).T 重塑为列 .. 但由于它有一些缺失值.. 我无法正确重塑数组..

标签： python-3.xnumpydataframe

Answer 1

一种可能的解决方案是在调整大小之前将缺失值添加到数组中。

初始点：

import numpy as np
import pandas as pd

# I assume you flattened the array.
data = np.array([1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, ])

根据所需的形状和填充值添加新数据：

new_shape = (3, 3)
fill_value = np.NaN

missing_length = np.product(new_shape) - data.size
missing_array = np.full(missing_length, fill_value)

data = np.hstack([data, missing_array])

然后应用重塑并将其转换为数据框：

data = data.reshape(new_shape)

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

输出：

     0    1    2
0  1.0  0.0  1.0
1  0.0  1.0  0.0
2  1.0  0.0  NaN