pandas 中的一种变换

Question

给定一个包含一行的示例数据框：

brand_1 gen_1   both_1  brand_2 gen_2   both_2  brand_3 gen_3   both_3
6133    5636    5446    0       3239    0           6032    5870    5484

转置或转换在我尝试生成此数据的以下重塑时不起作用：

Type    Brand    Gen    Both
1       6133     5636   5446
2       0        3239   0
3       6032     5870   5484

我已经在列块上尝试了 Transform 和 Transpose 以及 iloc，但没有结果以这种方式重塑数据。因此，我的问题在这里。

Answer 1

让我们试试wide_to_long

out = pd.wide_to_long(df.reset_index(),['brand','gen','both'],i=['index'],j='Type',sep='_').reset_index()
Out[135]: 
   index  Type  both_susp_2  brand   gen    both
0      0     1            0   6133  5636  5446.0
1      0     2            0      0  3239     NaN
2      0     3            0   6032  5870  5484.0

Answer 2

您也可以使用 pivot_longer function from pyjanitor; at the moment you have to install the latest development version from github:

 # install latest dev version
 # pip install git+https://github.com/ericmjl/pyjanitor.git

 import janitor

df.pivot_longer(index = None, 
                names_to = ('.value', 'Type'), 
                names_sep = '_')

  Type  brand   gen  both
0    1   6133  5636  5446
1    2      0  3239     0
2    3   6032  5870  5484

.value作为指标；与 .value(brand, gen, both) 对齐的列名部分保留为列名，而与 Type 对齐的部分成为新列 Type.[= 中的值16=]

pandas 中的一种变换

A kind of transform in pandas

transform

reshape

pandas