pandas 从长到宽的多列重塑
pandas long to wide multicolumn reshaping
我有一个 pandas 数据框如下:
request_id crash_id counter num_acc_x num_acc_y num_acc_z
745109.0 670140638.0 0 0.010 0.000 -0.045
745109.0 670140638.0 1 0.016 -0.006 -0.034
745109.0 670140638.0 2 0.016 -0.006 -0.034
我的 ID 变量是:"request_id" 和 "crash_id",目标变量是 nu_acc_x、num_acc_y 和 num_acc_z
我想创建一个新的 DataFrame,其中目标变量被广泛重塑,即添加 max(counter)*3 新变量,如 num_acc_x_0、num_acc_x_1、... num_acc_y_0、num_acc_y_1,... num_acc_z_0, num_acc_z_1 可能没有枢轴作为最终结果(我想要一个像 R 中那样的真正的 DataFrame)。
在此先感谢您的关注
我认为您需要 set_index
with unstack
,最后创建来自 MultiIndex
的列名称由 map
:
df = df.set_index(['request_id','crash_id','counter']).unstack()
df.columns = df.columns.map(lambda x: '{}_{}'.format(x[0], x[1]))
df = df.reset_index()
print (df)
request_id crash_id num_acc_x_0 num_acc_x_1 num_acc_x_2 \
0 745109.0 670140638.0 0.01 0.016 0.016
num_acc_y_0 num_acc_y_1 num_acc_y_2 num_acc_z_0 num_acc_z_1 \
0 0.0 -0.006 -0.006 -0.045 -0.034
num_acc_z_2
0 -0.034
另一个聚合重复项的解决方案 pivot_table
:
df = df.pivot_table(index=['request_id','crash_id'], columns='counter', aggfunc='mean')
df.columns = df.columns.map(lambda x: '{}_{}'.format(x[0], x[1]))
df = df.reset_index()
print (df)
request_id crash_id num_acc_x_0 num_acc_x_1 num_acc_x_2 \
0 745109.0 670140638.0 0.01 0.016 0.016
num_acc_y_0 num_acc_y_1 num_acc_y_2 num_acc_z_0 num_acc_z_1 \
0 0.0 -0.006 -0.006 -0.045 -0.034
num_acc_z_2
0 -0.034
df = df.groupby(['request_id','crash_id','counter']).mean().unstack()
df.columns = df.columns.map(lambda x: '{}_{}'.format(x[0], x[1]))
df = df.reset_index()
print (df)
request_id crash_id num_acc_x_0 num_acc_x_1 num_acc_x_2 \
0 745109.0 670140638.0 0.01 0.016 0.016
num_acc_y_0 num_acc_y_1 num_acc_y_2 num_acc_z_0 num_acc_z_1 \
0 0.0 -0.006 -0.006 -0.045 -0.034
num_acc_z_2
0 -0.034
我有一个 pandas 数据框如下:
request_id crash_id counter num_acc_x num_acc_y num_acc_z
745109.0 670140638.0 0 0.010 0.000 -0.045
745109.0 670140638.0 1 0.016 -0.006 -0.034
745109.0 670140638.0 2 0.016 -0.006 -0.034
我的 ID 变量是:"request_id" 和 "crash_id",目标变量是 nu_acc_x、num_acc_y 和 num_acc_z 我想创建一个新的 DataFrame,其中目标变量被广泛重塑,即添加 max(counter)*3 新变量,如 num_acc_x_0、num_acc_x_1、... num_acc_y_0、num_acc_y_1,... num_acc_z_0, num_acc_z_1 可能没有枢轴作为最终结果(我想要一个像 R 中那样的真正的 DataFrame)。
在此先感谢您的关注
我认为您需要 set_index
with unstack
,最后创建来自 MultiIndex
的列名称由 map
:
df = df.set_index(['request_id','crash_id','counter']).unstack()
df.columns = df.columns.map(lambda x: '{}_{}'.format(x[0], x[1]))
df = df.reset_index()
print (df)
request_id crash_id num_acc_x_0 num_acc_x_1 num_acc_x_2 \
0 745109.0 670140638.0 0.01 0.016 0.016
num_acc_y_0 num_acc_y_1 num_acc_y_2 num_acc_z_0 num_acc_z_1 \
0 0.0 -0.006 -0.006 -0.045 -0.034
num_acc_z_2
0 -0.034
另一个聚合重复项的解决方案 pivot_table
:
df = df.pivot_table(index=['request_id','crash_id'], columns='counter', aggfunc='mean')
df.columns = df.columns.map(lambda x: '{}_{}'.format(x[0], x[1]))
df = df.reset_index()
print (df)
request_id crash_id num_acc_x_0 num_acc_x_1 num_acc_x_2 \
0 745109.0 670140638.0 0.01 0.016 0.016
num_acc_y_0 num_acc_y_1 num_acc_y_2 num_acc_z_0 num_acc_z_1 \
0 0.0 -0.006 -0.006 -0.045 -0.034
num_acc_z_2
0 -0.034
df = df.groupby(['request_id','crash_id','counter']).mean().unstack()
df.columns = df.columns.map(lambda x: '{}_{}'.format(x[0], x[1]))
df = df.reset_index()
print (df)
request_id crash_id num_acc_x_0 num_acc_x_1 num_acc_x_2 \
0 745109.0 670140638.0 0.01 0.016 0.016
num_acc_y_0 num_acc_y_1 num_acc_y_2 num_acc_z_0 num_acc_z_1 \
0 0.0 -0.006 -0.006 -0.045 -0.034
num_acc_z_2
0 -0.034