pandas ：在秩序上旋转 [英] pandas: pivoting on rank

问题描述

  pd.DataFrame（{'id'：['aaa'，'aaa'，' abb'，'abb'，'abb'，'acd'，'acd'，'acd']，
'loc'：['US'，'UK'，'FR'，'US' IN'，'US'，'CN'，'CN']}）
 
 id loc 
 0 aaa US 
 1 aaa UK 
 2 abb FR 
 3 abb US 
 4 abb IN 
 5 acd US 
 6 acd CN 
 7 acd CN 
  

如何将其转换为：

  id loc1 loc2 loc3 
 aaa US UK无
 abb FR US IN 
 acd US CN CN 
  

我正在寻找最惯用的方法。

解决方案

我想你可以创建新的列 cols 与 groupby ， cumcount 并转换为 string astype ，最后使用 pivot ：

  df ['cols'] =' loc'+（df.groupby（'id'）['id']。cumcount（）+ 1）.astype（str）
 print df 
 id loc cols 
 0 aaa US loc1 
 1 aaa UK loc2 
 2 abb FR loc1 
 3 abb US loc2 
 4 abb IN loc3 
 5 acd US loc1 
 6 acd CN loc2 
 7 acd CN loc3 
 
 print df.pivot（index ='id'，columns ='cols'，values ='loc'）
 cols loc1 loc2 loc3 
 id 
 aaa美国英国无
 abb FR US IN 
 acd US CN CN 
  

如果你想删除索引和列na mes使用 rename_axis ：

  print df.pivot（index ='id'，columns ='cols'，values ='loc'）。rename_axis（无）
 .rename_axis（无，轴= 1）
 loc1 loc2 loc3 
 aaa US UK无
 abb FR US IN 
 acd US CN CN 
  

所有在一起，谢谢 Colin ：

  print pd.pivot（df ['id']，'loc' +（df.groupby（'id'）。cumcount（）+ 1）.astype（str），df ['loc']）
 .rename_axis（无）
 .rename_axis（无， 1）
 
 loc1 loc2 loc3 
 aaa US UK无
 abb FR US IN 
 acd US CN CN 
  

我尝试 排名 ，但是我在版本 0.18.0 ：

  print df.groupby（'id'）['loc '] .transform（lambda x：x.rank（method ='first'））
 #ValueError：首先不支持非数字数据
  

Given this data:

pd.DataFrame({'id':['aaa','aaa','abb','abb','abb','acd','acd','acd'],
              'loc':['US','UK','FR','US','IN','US','CN','CN']})

    id loc
0  aaa  US
1  aaa  UK
2  abb  FR
3  abb  US
4  abb  IN
5  acd  US
6  acd  CN
7  acd  CN

How do I pivot it to this:

 id   loc1   loc2   loc3
aaa    US     UK     None
abb    FR     US      IN
acd    US     CN      CN

I am looking for the most idiomatic method.

解决方案

I think you can create new column cols with groupby, cumcount and convert to string by astype, last use pivot:

df['cols'] = 'loc' + (df.groupby('id')['id'].cumcount() + 1).astype(str)
print df
    id loc  cols
0  aaa  US  loc1
1  aaa  UK  loc2
2  abb  FR  loc1
3  abb  US  loc2
4  abb  IN  loc3
5  acd  US  loc1
6  acd  CN  loc2
7  acd  CN  loc3

print df.pivot(index='id', columns='cols', values='loc')
cols loc1 loc2  loc3
id                  
aaa    US   UK  None
abb    FR   US    IN
acd    US   CN    CN

If you want remove index and columns names use rename_axis:

print df.pivot(index='id', columns='cols', values='loc').rename_axis(None)
                                                        .rename_axis(None, axis=1)
    loc1 loc2  loc3
aaa   US   UK  None
abb   FR   US    IN
acd   US   CN    CN

All together, thank you Colin:

print pd.pivot(df['id'], 'loc' + (df.groupby('id').cumcount() + 1).astype(str), df['loc'])
        .rename_axis(None)
        .rename_axis(None, axis=1)

    loc1 loc2  loc3
aaa   US   UK  None
abb   FR   US    IN
acd   US   CN    CN    

I try rank, but I get error in version 0.18.0:

print df.groupby('id')['loc'].transform(lambda x: x.rank(method='first'))
#ValueError: first not supported for non-numeric data

这篇关于 pandas ：在秩序上旋转的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！