如何转置或旋转 table？选择特定列

Question

这里是初学者！我有一个与此类似的数据框：

df = pd.DataFrame({'Country_Code':['FR','FR','FR','USA','USA','USA','BR','BR','BR'],'Indicator_Name':['GPD','Pop','birth','GPD','Pop','birth','GPD','Pop','birth'],'2005':[14,34,56, 25, 67, 68, 55, 8,99], '2006':[23, 34, 34, 43,34,34, 65, 34,45]})

Index Country_Code Inndicator_Name 2005 2006
0     FR                       GPD    14  23
1     FR                       Pop    34  34
2     FR                      birth   56  34
3     USA                      GPD    25  43
4     USA                      Pop    67  34
5     USA                     birth   68  34
6     BR                       GPD    55  65
7     BR                       Pop    8   34
8     BR                      birth   99  45

我需要旋转或转置它，将国家代码、年份和指标名称保留为列，如下所示：

index Country_Code year GPD Pop Birth
0     FR           2005 14  34  56
1     FR           2006 23  34  34
3     USA          2005 25  67  68
4     USA          2006 43  34  34

...

我使用了这样的转置函数：

df.set_index(['Indicator Name']).transpose()

结果不错，但我将国家/地区排成这样：

Inndicator_Name GPD Pop birth   GPD Pop birth   GPD Pop birth
Country_Code    FR  FR  FR      USA USA USA     BR  BR  BR
2005            14  34  56      25  67  68      55  8   99
2006            23  34  34      43  34  34      65  34  45

我也尝试过使用“pivot”和“pivottable”功能，但结果并不理想。你能给我一些建议吗？

Answer 1

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Country_Code':['FR','FR','FR','USA','USA','USA','BR','BR','BR'],'Indicator_Name':['GPD','Pop','birth','GPD','Pop','birth','GPD','Pop','birth'],'2005':[14,34,56, 25, 67, 68, 55, 8,99], '2006':[23, 34, 34, 43,34,34, 65, 34,45]})
df
#%% Pivot longer columns `'2005'` and `'2006'` to `'Year'`
df1 = df.melt(id_vars=["Country_Code", "Indicator_Name"], 
        var_name="Year", 
        value_name="Value")
#%% Pivot wider by values in `'Indicator_Name'`
df2 = (df1.pivot_table(index=['Country_Code', 'Year'], 
                      columns=['Indicator_Name'], 
                      values=['Value'], 
                      aggfunc='first'))

输出：

                  Value          
Indicator_Name      GPD Pop birth
Country_Code Year                
BR           2005    55   8    99
             2006    65  34    45
FR           2005    14  34    56
             2006    23  34    34
USA          2005    25  67    68
             2006    43  34    34

Answer 2

我认为最简单的，你可以pivot+stack:

(df.pivot(index='Country_Code', columns='Indicator_Name')
   .rename_axis(columns=['year', None]).stack(0).reset_index()
)

输出：

  Country_Code  year  GPD  Pop  birth
0           BR  2005   55    8     99
1           BR  2006   65   34     45
2           FR  2005   14   34     56
3           FR  2006   23   34     34
4          USA  2005   25   67     68
5          USA  2006   43   34     34

如何转置或旋转 table？选择特定列

How to transpose or pivote a table? Selecting specific columns

python

transpose

pivot-table

pandas