使用dataframe python以矩阵格式显示列

Question

我有下表

我想使用python将int转换成矩阵，看起来像下面这样：

我能知道从哪里开始吗？我使用pandas读取两个数据帧并合并它们以创建我所显示的初始表（一个有两列）。

我使用的代码如下：

import pandas as pd
from pyexcelerate import Workbook
import numpy as np
import time
start = time.process_time()
excel_file = 'Test.xlsx'
df = pd.read_excel(excel_file, sheet_name=0, index_col=0)
print(df.columns)
print(df.index)

newdf= (df.pivot(index='ColumnB',columns='ColumnA', values='ColumnB'))
myNewDF = newdf.transform(lambda x: np.where(x.isnull(), '', 'yes'))
aftercalc = time.process_time()
print(aftercalc - start)

myNewDF.to_excel("1.xlsx")
print(time.process_time() - aftercalc)

打印输出为：

索引（['列B']， dtype='对象'）索引（['TypeA'，'TypeA'，'TypeA'，'TypeA'，'TypeA'，'TypeB'，'TypeB'，'TypeC'，'TypeC'，'TypeD']， dtype='对象'， name='列A'）

运行此操作时出现的错误是：

Traceback（最近一次调用最后一次）：文件"C：_data\学\Minicon da\lib\site-包\熊猫\core\索引\base.py"，第2657行，get_loc返回自己。_engine.get_loc（键）文件"熊猫/_libs/index.pyx”，第108行，在熊猫中。_libs.index.IndexEngine.get_loc文件“熊猫/_libs/index.pyx”，第132行，在熊猫中。_libs.index.IndexEngine.get_loc文件"熊猫/_libs/hashtable_class_helper.pxi"，第1601行，在熊猫中。_libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item文件"熊猫/_libs/hashtable_class_helper.pxi"，第1608行，在熊猫中。_libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item关键错误：'列'

在处理上述异常期间，发生了另一个异常：

回溯（最后一次调用）：文件“test.py”，第10行，在newdf=（df.pivot（index='ColumnB'，columns='ColumnA'，values='ColumnB'））文件“C:_data\learn\Miniconda\lib\site packages\pandas\core\frame.py”，第5628行，在pivot返回pivot（sel，index=index，columns=columns，values=values）文件中“C:_data\learn\Miniconda\lib\site packages\pandas\core\reforme\pivot.py”，pivot index=MultiIndex中的第379行。来自_数组（[index，data[columns]]）文件“C:_data\learn\Miniconda\lib\site packages\pandas\core\frame.py”，getitem indexer=self.columns.get_loc（key）文件中的第2927行”C:_data\learn\Miniconda\lib\site packages\pandas\core\indexes\base.py”，第2659行，在get_loc return self._engine.get_loc（self._maybe_cast_indexer（key））文件“pandas/_libs/index.pyx”，第108行，在pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc文件“pandas/_libs/index.pyx”，第132行，在pandas._libs.index.IndexEngine.IndexEnginepandas/_libs/hashtable_class_helper.pxi”，第1601行，在pandas中。_libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_项目文件“pandas/_libs/hashtable_class_helper.pxi”，第1608行，在pandas中。_libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_项目

Answer 1

我们可以做

pd.crosstab(df.ColumnA,df.ColumnB).astype(bool)

Answer 2

这能解决问题吗？

newdf= (df.pivot(index='ColumnB',columns='ColumnA', values='ColumnB'))

newdf
Out[28]: 
ColumnA TypeA TypeB TypeC TypeD
ColumnB                        
A           A     A   NaN     A
B           B   NaN     B   NaN
C           C   NaN     C   NaN
D           D   NaN   NaN   NaN
E           E   NaN   NaN   NaN
F         NaN     F   NaN   NaN
Z         NaN   NaN     Z   NaN

newdf.transform(lambda x: np.where(x.isnull(), '', 'yes'))
Out[29]: 
ColumnA TypeA TypeB TypeC TypeD
ColumnB                        
A         yes   yes         yes
B         yes         yes      
C         yes         yes      
D         yes                  
E         yes                  
F               yes            
Z                     yes      

修改代码

import pandas as pd
#from pyexcelerate import Workbook
import time
import numpy as np
start = time.process_time()
excel_file = 'C:\\Users\\ss\\Desktop\\check.xlsx'
df = pd.read_excel(excel_file, sheet_name=0, index_col=0)
print(df.columns)
print(df.index)

newdf= (df.pivot(index='ColumnB',columns='ColumnA', values='ColumnB'))
myNewDF = newdf.transform(lambda x: np.where(x.isnull(), '', 'yes'))
aftercalc = time.process_time()
print(aftercalc - start)

myNewDF.to_excel("C:\\Users\\ss\\Desktop\\output.xlsx")