将列分解为行值
Break down column to row values
我有一个数据框,其中有一个名为 B 的列,其中包含苹果和橙子作为数据。
我怎样才能基本上将这些值转换为同一数据框中的单独列。
下面是我的代码-
s={'A':[1,1,2,2],'B':['Apples','Oranges','Apples',"Oranges"],'C':[2014,2014,2016,2016],'value':[2,3,4,5]}
p=pd.DataFrame(data=s)
O/p 应该是 A、Apples、Oranges、C 的列
我怎样才能完成这个要求?
import pandas as pd
s={'A':[1,1,2,2],'B':['Apples','Oranges','Apples',"Oranges"],'C':[2014,2014,2016,2016],'value':[2,3,4,5]}
p=pd.DataFrame(data=s)
frames = []
for u, v in p.groupby("B"):
frames.append(v.rename(columns={"value": u}).drop(columns=["B"]))
pd.merge(frames[0], frames[1], how="inner", left_on=["A", "C"], right_on=["A", "C"])
结果
这假设 A
是某种“索引”并且 C
中的值在各行中是相同的。
我有一个数据框,其中有一个名为 B 的列,其中包含苹果和橙子作为数据。 我怎样才能基本上将这些值转换为同一数据框中的单独列。
下面是我的代码-
s={'A':[1,1,2,2],'B':['Apples','Oranges','Apples',"Oranges"],'C':[2014,2014,2016,2016],'value':[2,3,4,5]}
p=pd.DataFrame(data=s)
O/p 应该是 A、Apples、Oranges、C 的列
我怎样才能完成这个要求?
import pandas as pd
s={'A':[1,1,2,2],'B':['Apples','Oranges','Apples',"Oranges"],'C':[2014,2014,2016,2016],'value':[2,3,4,5]}
p=pd.DataFrame(data=s)
frames = []
for u, v in p.groupby("B"):
frames.append(v.rename(columns={"value": u}).drop(columns=["B"]))
pd.merge(frames[0], frames[1], how="inner", left_on=["A", "C"], right_on=["A", "C"])
结果
这假设 A
是某种“索引”并且 C
中的值在各行中是相同的。