仅转换选定的列以使用 melt 和 pivot 进行转置？

Question

我有这样的数据框：

id  Gender        TV        Radio
0   M            Daily      Daily
1   F            Monthly    Weekly
2   M            Weekly     Weekly
3   F            Daily      Daily

我需要将列更改为值并将值更改为列，这是我的期望输出。

id  Gender             Daily    Monthly      Weekly
0   M                   TV       NaN          NaN
0   M                   Radio    NaN          NaN
1   F                   NaN      TV           Weekly
2   M                   NaN      NaN          TV
2   M                   NaN      NaN          Radio
3   F                   TV       NaN          NaN
3   F                   Radio    NaN          NaN

我正在使用 melt+pivot 但我丢失了信息。这是我正在使用的。

idx = ['id', 'Gender']
m = df.melt(idx).pivot_table(index=idx,columns='value',values='variable',aggfunc='first')
out = m.reset_index(idx).rename_axis(index=None,columns=None)

但我只得到第一个值。例如，如果电视和广播每天都发生，那么我只得到第一个值。我知道我只是先聚合但不知道我可以使用哪个函数来获取所有值。

 id    Gender               Daily   Monthly      Weekly
    0   M                   TV       NaN          NaN
    1   F                   NaN      TV           Weekly
    2   M                   NaN      NaN          TV
    3   F                   TV       NaN          NaN

Answer 1

使用DataFrame.melt with GroupBy.cumcount for counter by duplicated values and then Series.unstack进行整形：

idx = ['id', 'Gender']
m = df.melt(idx)
m['g'] = m.groupby(idx).cumcount()
m = m.set_index(idx + ['g', 'value'])['variable'].unstack()
out = m.reset_index(idx).rename_axis(index=None,columns=None)
print (out)
   id Gender  Daily Monthly Weekly
0   0      M     TV     NaN    NaN
1   0      M  Radio     NaN    NaN
0   1      F    NaN      TV    NaN
1   1      F    NaN     NaN  Radio
0   2      M    NaN     NaN     TV
1   2      M    NaN     NaN  Radio
0   3      F     TV     NaN    NaN
1   3      F  Radio     NaN    NaN

仅转换选定的列以使用 melt 和 pivot 进行转置？

Converting only selected columns to transpose using melt and pivot?

python

pandas

dataframe

pivot

melt