Pandas - 在 groupby 之后将列转换为新行 [英] Pandas - Convert columns to new rows after groupby

问题描述

我有一个熊猫数据框.我需要将某些列转换为行.数据框在每 3 行的前两列中具有相同的数据.因此，您将在我预期的数据框中看到，我还需要 6 列.我有以下数据框:

I have a pandas dataframe. I need to convert some of the columns into rows. The dataframe has same data in the first two columns for every 3 rows. So, I need 6 more columns as you will see in my expected dataframe. I have the following dataframe:

shopCode    Product   Code  Score
    111      Apple    123    0.70
    111      Apple    456    0.75
    111      Apple    789    0.80
    222      Orange   142    0.66
    222      Orange   136    0.83
    222      Orange   623    0.76

我预期的数据框是:

shopCode  Product   Code1 Code2 Code3 Score1 Score2 Score3
  111      Apple     123   456   789   0.70   0.75   0.80
  222      Orange    142   136   623   0.66   0.83   0.76

我尝试使用df.pivot(index=['shopCode', 'Product'], columns=['Code1', 'Code2', 'Code3', 'Score1', 'Score2', 'Score3'], values=['代码', '分数'])但它不起作用.

I tried to use df.pivot(index=['shopCode', 'Product'], columns=['Code1', 'Code2', 'Code3', 'Score1', 'Score2', 'Score3'], values=['Code', 'Score']) but it doesn't work.

推荐答案

我们使用 pivot_table

df=pd.pivot_table(df,index=['shopCode','Product'],columns=df.groupby(['shopCode','Product']).cumcount().add(1),values=['Code','Score'],aggfunc='sum')
df.columns=df.columns.map('{0[0]}{0[1]}'.format) 
df
Out[112]: 
                  Code1  Code2  Code3  Score1  Score2  Score3
shopCode Product                                             
111      Apple      123    456    789    0.70    0.75    0.80
222      Orange     142    136    623    0.66    0.83    0.76

reset_index

df.reset_index()
Out[113]: 
   shopCode Product  Code1  Code2  Code3  Score1  Score2  Score3
0       111   Apple    123    456    789    0.70    0.75    0.80
1       222  Orange    142    136    623    0.66    0.83    0.76

这篇关于Pandas - 在 groupby 之后将列转换为新行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！