在 pandas 中旋转时出现问题(在 R 中展开)

Trouble pivoting in pandas (spread in R)

我在使用 pandas 中的 pd.pivot() 或 pivot_table() 函数时遇到一些问题。

我有这个:

df = pd.DataFrame({'site_id': {0: 'a', 1: 'a', 2: 'b', 3: 'b', 4: 'c', 5:
 'c',6: 'a', 7: 'a', 8: 'b', 9: 'b', 10: 'c', 11: 'c'},
                   'dt': {0: 1, 1: 1, 2: 1, 3: 1, 4: 1, 5: 1,6: 2, 7: 2, 8: 2, 9: 2, 10: 2, 11: 2},
                   'eu': {0: 'FGE', 1: 'WSH', 2: 'FGE', 3: 'WSH', 4: 'FGE', 5: 'WSH',6: 'FGE', 7: 'WSH', 8: 'FGE', 9: 'WSH', 10: 'FGE', 11: 'WSH'},
                   'kw': {0: '8', 1: '5', 2: '3', 3: '7', 4: '1', 5: '5',6: '2', 7: '3', 8: '5', 9: '7', 10: '2', 11: '5'}})


df
Out[140]: 
    dt   eu kw site_id
0    1  FGE  8       a
1    1  WSH  5       a
2    1  FGE  3       b
3    1  WSH  7       b
4    1  FGE  1       c
5    1  WSH  5       c
6    2  FGE  2       a
7    2  WSH  3       a
8    2  FGE  5       b
9    2  WSH  7       b
10   2  FGE  2       c
11   2  WSH  5       c

我想要这个:

dt   site_id   FGE   WSH
 1         a     8     5
 1         b     3     7
 1         c     1     5
 2         a     2     3
 2         b     5     7
 2         c     2     5

我什么都试过了!

df.pivot_table(index = ['site_id','dt'], values = 'kw', columns = 'eu')

df.pivot(index = ['site_id','dt'], values = 'kw', columns = 'eu')

应该有用。我也试过 unstack():

df.set_index(['dt','site_id','eu']).unstack(level = -1)
df.set_index(['dt', 'site_id', 'eu']).kw \
    .unstack().rename_axis(None, 1).reset_index()

你最后一次尝试(unstack)对我来说很好,我不确定为什么它给你带来了问题。 FWIW,我认为使用索引名称而不是级别更具可读性,所以我这样做了:

>>> df.set_index(['dt','site_id','eu']).unstack('eu')

            kw    
eu         FGE WSH
dt site_id        
1  a         8   5
   b         3   7
   c         1   5
2  a         2   3
   b         5   7
   c         2   5

但同样,您的方式对我来说看起来不错,并且与@piRSquared 所做的几乎相同(除了他们的回答添加了更多代码以摆脱多索引)。

我觉得pivot的问题是你只能传递一个变量,不能传递一个列表?无论如何,这对我有用:

>>> df.set_index(['dt','site_id']).pivot(columns='eu')

对于 pivot_table,主要问题是 'kw' 是一个 object/character,默认情况下 pivot_table 将尝试与 numpy.mean 聚合。您可能收到错误消息:"DataError: No numeric types to aggregate".

但是有一些解决方法。首先,您可以只转换为数字类型,然后使用相同的 pivot_table 命令

>>> df['kw'] = df['kw'].astype(int)
>>> df.pivot_table(index = ['dt','site_id'], values = 'kw', columns = 'eu')

或者您可以更改聚合函数:

>>> df.pivot_table(index = ['dt','site_id'], values = 'kw', columns = 'eu', 
                   aggfunc=sum )

这是利用了字符串可以求和(连接)这一事实,即使您不能对它们取平均值。实际上,您可以在此处使用大多数对字符串进行操作的函数(包括 lambda)。

但是请注意,即使每个单元格只有一个值,pivot_table's aggfunc 这里也需要某种归约操作,因此实际上没有任何要归约的!但是代码里有个check需要做归约操作,所以不得不做一个。