Pandas pivot_table - 如何从列值和列名的混合中创建一个 MultiIndex？
Pandas pivot_table - How to make a MultiIndex from a mix of column values and column names?
我对 Pandas 比较陌生。我有一个 DataFrame 的形式：
A B C D E
0 1 1.1 a 23.7853 18.2647
1 1 1.2 a 23.7118 17.2387
2 1 1.1 b 24.1873 17.3874
3 1 1.2 b 23.1873 18.1748
4 2 1.1 a 24.1872 18.1847
... ... ... ... ... ...
我想将其转换为 three-level MultiIndex，它由 A 列和 B 列以及 headers ["D", "E"] 列中的值构成。我还想将 B 中的值用作新列 headers，并将 D 和 E 列中的数据用作值。所有值都是 one-to-one（带有一些 NaN）。如果我理解正确，我需要使用 pivot_table() 而不是仅仅因为 MultiIndex 的 pivot() 。最终我想要一个 table 看起来像：
B 1.1 1.2 ...
A C col-name
1 a D 23.7853 23.7118 ...
E 18.2647 17.2387 ...
b D 24.1873 23.1873 ...
E 17.3874 18.1748 ...
2 a D 24.1872 23.1987 ...
E 18.1847 19.2387 ...
... ... ... ... ... ...
我很确定答案是使用像
这样的命令
pd.pivot_table(df, columns=["B"], values=["D","E"], index=["A","C","???"])
我不确定要在“值”和“索引”参数中放入什么才能获得正确的行为。
如果我无法通过单个 pivot_table 命令完成此操作，我是否需要提前构建我的 Multi-Index？然后呢？
谢谢！
创建包含列 A, C, B 的多索引，然后使用 stack + unstack 重塑数据框
df.set_index(['A', 'C', 'B']).stack().unstack(-2)
B 1.1 1.2
A C
1 a D 23.7853 23.7118
E 18.2647 17.2387
b D 24.1873 23.1873
E 17.3874 18.1748
2 a D 24.1872 NaN
E 18.1847 NaN
可以使用pd.pivot_table() together with .stack()，如下：
(pd.pivot_table(df, index=['A', 'C'], columns='B', values=["D","E"])
.rename_axis(columns=['col_name', 'B']) # set axis name for ["D","E"]
.stack(level=0)
)
结果：
B 1.1 1.2
A C col_name
1 a D 23.7853 23.7118
E 18.2647 17.2387
b D 24.1873 23.1873
E 17.3874 18.1748
2 a D 24.1872 NaN
E 18.1847 NaN
我对 Pandas 比较陌生。我有一个 DataFrame 的形式：
A B C D E
0 1 1.1 a 23.7853 18.2647
1 1 1.2 a 23.7118 17.2387
2 1 1.1 b 24.1873 17.3874
3 1 1.2 b 23.1873 18.1748
4 2 1.1 a 24.1872 18.1847
... ... ... ... ... ...
我想将其转换为 three-level MultiIndex，它由 A 列和 B 列以及 headers ["D", "E"] 列中的值构成。我还想将 B 中的值用作新列 headers，并将 D 和 E 列中的数据用作值。所有值都是 one-to-one（带有一些 NaN）。如果我理解正确，我需要使用 pivot_table() 而不是仅仅因为 MultiIndex 的 pivot() 。最终我想要一个 table 看起来像：
B 1.1 1.2 ...
A C col-name
1 a D 23.7853 23.7118 ...
E 18.2647 17.2387 ...
b D 24.1873 23.1873 ...
E 17.3874 18.1748 ...
2 a D 24.1872 23.1987 ...
E 18.1847 19.2387 ...
... ... ... ... ... ...
我很确定答案是使用像
这样的命令pd.pivot_table(df, columns=["B"], values=["D","E"], index=["A","C","???"])
我不确定要在“值”和“索引”参数中放入什么才能获得正确的行为。
如果我无法通过单个 pivot_table 命令完成此操作，我是否需要提前构建我的 Multi-Index？然后呢？
谢谢！
创建包含列 A, C, B 的多索引，然后使用 stack + unstack 重塑数据框
df.set_index(['A', 'C', 'B']).stack().unstack(-2)
B 1.1 1.2
A C
1 a D 23.7853 23.7118
E 18.2647 17.2387
b D 24.1873 23.1873
E 17.3874 18.1748
2 a D 24.1872 NaN
E 18.1847 NaN
可以使用pd.pivot_table() together with .stack()，如下：
(pd.pivot_table(df, index=['A', 'C'], columns='B', values=["D","E"])
.rename_axis(columns=['col_name', 'B']) # set axis name for ["D","E"]
.stack(level=0)
)
结果：
B 1.1 1.2
A C col_name
1 a D 23.7853 23.7118
E 18.2647 17.2387
b D 24.1873 23.1873
E 17.3874 18.1748
2 a D 24.1872 NaN
E 18.1847 NaN