pandas数据帧透视表[副本]
+---------+-------+------------+----------+
| subject | pills | date | strength |
+---------+-------+------------+----------+
| 1 | 4 | 10/10/2012 | 250 |
| 1 | 4 | 10/11/2012 | 250 |
| 1 | 2 | 10/12/2012 | 500 |
| 2 | 1 | 1/6/2014 | 1000 |
| 2 | 1 | 1/7/2014 | 250 |
| 2 | 1 | 1/7/2014 | 500 |
| 2 | 3 | 1/8/2014 | 250 |
+---------+-------+------------+----------+
reshape(df, idvar = c("subject","date"), timevar = 'strength', direction = "wide")
+---------+------------+--------------+--------------+---------------+
| subject | date | strength.250 | strength.500 | strength.1000 |
+---------+------------+--------------+--------------+---------------+
| 1 | 10/10/2012 | 4 | NA | NA |
| 1 | 10/11/2012 | 4 | NA | NA |
| 1 | 10/12/2012 | NA | 2 | NA |
| 2 | 1/6/2014 | NA | NA | 1 |
| 2 | 1/7/2014 | 1 | 1 | NA |
| 2 | 1/8/2014 | 3 | NA | NA |
+---------+------------+--------------+--------------+---------------+
df.pivot_table(df, index=['subject','date'],columns='strength')
+---------+------------+-------+----+-----+
| | | pills |
+---------+------------+-------+----+-----+
| | strength | 250 | 500| 1000|
+---------+------------+-------+----+-----+
| subject | date | | | |
+---------+------------+-------+----+-----+
| 1 | 10/10/2012 | 4 | NA | NA |
| | 10/11/2012 | 4 | NA | NA |
| | 10/12/2012 | NA | 2 | NA |
+---------+------------+-------+----+-----+
| 2 | 1/6/2014 | NA | NA | 1 |
| | 1/7/2014 | 1 | 1 | NA |
| | 1/8/2014 | 3 | NA | NA |
+---------+------------+-------+----+-----+
共有1个答案
转轴后，将dataframe转换为记录，然后再转换回dataframe：
flattened = pd.DataFrame(pivoted.to_records())
# subject date ('pills', 250) ('pills', 500) ('pills', 1000)
#0 1 10/10/2012 4.0 NaN NaN
#1 1 10/11/2012 4.0 NaN NaN
#2 1 10/12/2012 NaN 2.0 NaN
#3 2 1/6/2014 NaN NaN 1.0
#4 2 1/7/2014 1.0 1.0 NaN
#5 2 1/8/2014 3.0 NaN NaN
如果需要，现在可以“修复”列名：
flattened.columns = [hdr.replace("('pills', ", "strength.").replace(")", "") \
for hdr in flattened.columns]
flattened
# subject date strength.250 strength.500 strength.1000
#0 1 10/10/2012 4.0 NaN NaN
#1 1 10/11/2012 4.0 NaN NaN
#2 1 10/12/2012 NaN 2.0 NaN
#3 2 1/6/2014 NaN NaN 1.0
#4 2 1/7/2014 1.0 1.0 NaN
#5 2 1/8/2014 3.0 NaN NaN
很尴尬，但很管用。
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什么是透视？ 如何透视？ 这是枢轴吗？ 长格式到宽格式？ 我见过很多关于透视表的问题。即使他们不知道他们询问的是透视表，他们通常也是。几乎不可能写出一个包含旋转的所有方面的规范的问题和答案。 ...但我要试一试。 现有问题和答案的问题是，问题通常集中在一个细微差别上，而OP很难将其概括出来，以便使用现有的许多好答案。然而，没有一个答案试图给出一个全面的解释（因为这是一个令人生畏的任务） 从我的谷歌
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