如何使用 pandas 从具有 pivot_table 的列创建列

How to use pandas to create columns from one with pivot_table

我有一个包含非结构化信息的 csv。我想使用 pandas 中的 pivot_table(或合并?),使每个 instance.task_id.number 只有一行,并在多个列中展开度量问题。

例如,如果我有 4 instance.task_id_number,我需要有 4 列 metric.question 我尝试使用 pivot 和 pivot.table 并合并,但没有符合我的期望。

感谢您的帮助!

#Edit : 按照要求,我做了一个例子 :

我有什么:

df = pd.DataFrame([["A", 2], ["A", 3], ["A", 6], ["B", 10], ["B", 11], ["B", 12]])

我想要什么:

df2 = pd.DataFrame([["A", 2, 3, 6], ["B", 10, 11, 12]])

#Edit 2:我用 pivot_table 尝试使用真实数据框。我将 aggfunc 与 "metric.question 放在一起并将其放入值中。

我收到错误:

AttributeError: 'SeriesGroupBy' 对象没有属性 'index'。

我尝试重置索引,但效果并不好。代码:

import pandas as pd

stockage = pd.read_csv(r"C:\Users\vion1\Ele\Engie\Import_Engie\asmt_assessment_instance_question.csv", encoding="cp1252")
df = pd.DataFrame(stockage)
#df = df.filter(["instance.task_id.number", "metric.question"], axis = 1)


df2 = df.reset_index(drop = True).pivot_table(index=['instance.task_id.number'],
             columns='metric.question',
             values=["instance","instance.trigger_id","instance.task_id.number","instance.taken_on","instance.state",
             "string_value","metric.order","value","sys_updated_on","instance.task_id.company",
             "instance.user.u_company_customer.u_customer_trigram","instance.task_id.contact_type",
             "instance.task_id.assignment_group"], aggfunc="metric.question")

print(df2)
df2.to_csv(r"C:\Users\vion1\Ele\Engie\Import_Engie\resultat.csv")

你能试试这个吗:

>>> df.assign(cols=df.groupby('instance.task_id.number').cumcount()) \
      .pivot(index='instance.task_id.number',
             columns='cols',
             values='metric.question') \
      .rename_axis(index=None, columns=None)

             0   1   2   3
REQ0510079  Q1  Q2  Q3  Q4
REQ0527568  Q1  Q2  Q3  Q4

旧答案

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data = {'instance.task_id.number': ['REQ0510079','REQ0510079','REQ0510079','REQ0510079',
                                    'REQ0527568','REQ0527568','REQ0527568','REQ0527568'],
        'metric.question': ['Q1', 'Q2', 'Q3', 'Q4', 'Q1', 'Q2', 'Q3', 'Q4']}
df = pd.DataFrame(data)

使用pivot:

>>> df.pivot(index='instance.task_id.number',
             columns='metric.question',
             values='metric.question')

metric.question          Q1  Q2  Q3  Q4
instance.task_id.number                
REQ0510079               Q1  Q2  Q3  Q4
REQ0527568               Q1  Q2  Q3  Q4