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python - 如何将三列合并为两列，一列是分类的，另一列是数字的？（蟒蛇熊猫）

问题描述

数据科学实习生在这里。

好的，所以我目前在 python 中有一个数据框，如下所示：

        df = pd.DataFrame({'Utility': ["Akron", 'Akron', 'Akron', 'Akron'],
                           'Area': ['other', 'other', 'other', 'other'], 
                           'Category': ['Digital', 'Digital', 'Digital', 
                            'Digital'], 
                           'Subcategory': ['Plans', 'Services', 'Asset 
                            Management', 'Billing'], 
                           'Unit':['USD','USD','USD','USD'], 
                           'Value':[0,0,0,0], 
                           "Population Served": 
                           [280000,280000,280000,280000]})
print(df)

输出：

      Utility   Area Category       Subcategory Unit  Value  Population Served
0   Akron  other  Digital             Plans  USD      0             280000
1   Akron  other  Digital          Services  USD      0             280000
2   Akron  other  Digital  Asset Management  USD      0             280000
3   Akron  other  Digital           Billing  USD      0             280000

我的主管说她需要能够过滤列单位才能找到 Value 和 Population Served 列。因此，她希望 Unit 列包含两个类别：（Population Served 和 USD），而 Value 列仅包含给定实用程序的人口或支出。注意：我猜她希望所有类别列（区域、类别、子类别等）对于指示给定实用程序服务的人口的任何行都是空白的。

所以我需要它看起来像：

df = pd.DataFrame({'Utility': ["Akron", 'Akron', 'Akron', 'Akron', 
                              "Akron", 'Akron', 'Akron', 'Akron'], 
                   'Area': ['other', 'other', 'other', 'other', np.nan, 
                            np.nan, np.nan, np.nan],
                   'Category': ['Digital', 'Digital', 'Digital', 
                   'Digital', np.nan, np.nan, np.nan, np.nan], 
                   'Subcategory': ['Plans', 'Services', 'Asset 
                   Management', 'Billing', np.nan,np.nan,np.nan,np.nan], 
                   'Unit':['USD','USD','USD','USD', 'Pop Served', 'Pop 
                            Served', 'Pop Served', 'Pop Served'], 
                   'Value':[0,0,0,0,280000,280000,280000,280000]})

打印（df）

输出：

      Utility   Area Category       Subcategory        Unit   Value
0   Akron  other  Digital             Plans         USD       0
1   Akron  other  Digital          Services         USD       0
2   Akron  other  Digital  Asset Management         USD       0
3   Akron  other  Digital           Billing         USD       0
4   Akron    NaN      NaN               NaN  Pop Served  280000
5   Akron    NaN      NaN               NaN  Pop Served  280000
6   Akron    NaN      NaN               NaN  Pop Served  280000
7   Akron    NaN      NaN               NaN  Pop Served  280000

我一直在尝试使用 pd.melt 来实现这一点，但我不知道如何去做，因为我正在处理将 3 列分成两列的问题。我愿意使用 for 循环来执行此操作，但我担心这可能需要很长时间，并且在插入新行时需要精确索引。

需要明确的是，我认为这不是一个好主意。我认为它没有真正的充分理由使文件的大小增加一倍。我也将接受关于如何在 excel 中完成她想要的视图的答案，而无需我使用 csv。

标签： pythonexcelpandasdata-science

解决方案

为了区分不同行中的值，我将源 DataFrame 定义为：

  Utility   Area Category       Subcategory Unit  Value  Population Served
0   Akron  other  Digital             Plans  USD      0             280100
1   Akron  other  Digital          Services  USD     10             280200
2   Akron  other  Digital  Asset Management  USD     20             280300
3   Akron  other  Digital           Billing  USD     30             280400

要获得结果，请运行以下代码：

wrk = df.drop(columns=['Unit']).rename(columns={'Value': 'USD'})\
    .set_index(df.columns[:4].to_list()).stack().rename('Value')
wrk.index.rename('Unit', level=4, inplace=True)
result = wrk.sort_index(level=4, sort_remaining=False).reset_index()
result.loc[result.Unit == 'Population Served', df.columns[1:4].to_list()] = np.nan

对于我的源数据，结果是：

  Utility   Area Category       Subcategory               Unit   Value
0   Akron  other  Digital             Plans                USD       0
1   Akron  other  Digital          Services                USD      10
2   Akron  other  Digital  Asset Management                USD      20
3   Akron  other  Digital           Billing                USD      30
4   Akron    NaN      NaN               NaN  Population Served  280100
5   Akron    NaN      NaN               NaN  Population Served  280200
6   Akron    NaN      NaN               NaN  Population Served  280300
7   Akron    NaN      NaN               NaN  Population Served  280400

要完全理解上述代码的工作原理，请逐步运行（一个接一个的方法）并查看部分结果。

也许您还应该阅读有关所用方法的文档。

编辑

使用melt的替代方法：

result = df.drop(columns=['Unit']).rename(columns={'Value': 'USD'})\
    .melt(id_vars=['Utility', 'Area', 'Category', 'Subcategory'],
        value_vars=['USD', 'Population Served'], var_name='Unit',
        value_name='Value')
result.loc[result.Unit == 'Population Served', df.columns[1:4].to_list()] = np.nan

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