如何通过索引重塑多列数据框？
从这里开始。该解决方案仅适用于一列。如何改进多列解决方案。即如果我有一个像
df= pd.DataFrame([['a','b'],['b','c'],['c','z'],['d','b']],index=[0,0,1,1])
0 1
0 ab
0公元前
1立方厘米
1分贝
如何重塑像
0 1 2 3
0 abbc
1捷克克朗
如果df是
0 1
0 ab
1立方厘米
1分贝
然后
0 1 2 3
0 ab NaN NaN
1捷克克朗
问题答案：
采用 flatten/ravel
In [4401]: df.groupby(level=0).apply(lambda x: pd.Series(x.values.flatten()))
Out[4401]:
0 1 2 3
0 a b b c
1 c z d b
要么， stack
In [4413]: df.groupby(level=0).apply(lambda x: pd.Series(x.stack().values))
Out[4413]:
0 1 2 3
0 a b b c
1 c z d b
另外，索引不相等
In [4435]: df.groupby(level=0).apply(lambda x: x.values.ravel()).apply(pd.Series)
Out[4435]:
0 1 2 3
0 a b NaN NaN
1 c z d b
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假设我们有这样一个数据frame： 我们还有另一个具有相同行数和列数（具有相同名称）的DataFrame： 我不知道如何创建另一个由和组成的DataFrame，使其看起来像下面的DataFrame（可能有两个索引级别）： 阅读基于列标签在pandas中重新塑造dataframes并从多个dict创建一个pandas DataFrame，这给了我一些见解（因为我也试图通过以下方法来实现：首先将原始d
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我试图子集一个熊猫DataFrame在python基于两个逻辑语句 即。 但是第3行的语法无效。 有没有一种方法可以在一行中完成？
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本文向大家介绍R重塑数据，包括了R重塑数据的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 示例 数据通常在表中。通常，可以将此表格数据分为宽和长格式。在广泛的格式中，每个变量都有自己的列。 人 身高[cm] 年龄[yr] 艾莉森 178 20 鲍勃 174 45 卡尔 182 31 但是，有时使用长格式会更方便，因为所有变量都在一列中，而值在第二列中。 人 变量 值 艾莉森 身高[cm] 178 鲍勃
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