我有以下数据帧:
Year Country medal no of medals
1896 Afghanistan Gold 5
1896 Afghanistan Silver 4
1896 Afghanistan Bronze 3
1896 Algeria Gold 1
1896 Algeria Silver 2
1896 Algeria Bronze 3
我想这样。
Year Country Gold Silver Bronze
1896 Afghanistan 5 4 3
1896 Algeria 1 2 3
堆叠/卸载似乎不工作。
堆栈/反堆栈将不起作用,直到你的行/列索引中有所需的列。简而言之,Stack/Unstack将使列索引的最低级别变为行索引的最低级别,反之亦然。
因此,在您的情况下,您可以通过以下方式使用堆栈/取消堆栈获得相同的结果:
您正在寻找pivot_table
:
In [11]: medals = df.pivot_table('no of medals', ['Year', 'Country'], 'medal')
In [12]: medals
Out[12]:
medal Bronze Gold Silver
Year Country
1896 Afghanistan 3 5 4
Algeria 3 1 2
如果要对列重新排序,请执行以下操作:
In [12]: medals.reindex_axis(['Gold', 'Silver', 'Bronze'], axis=1)
Out[12]:
medal Gold Silver Bronze
Year Country
1896 Afghanistan 5 4 3
Algeria 1 2 3
问题内容: 我有以下数据框: 我要这样 堆叠/堆叠似乎不起作用。 问题答案: 您正在寻找: 以及是否要重新排列列:
我有一个数据框如下: 我希望它是这样的: 我们的目标是为每个< code>Part和< code>Power创建一列,并填写如下所示的值。每台机器都有不同数量的零件,但最多为8个(这将导致列< code>Part8_PowerA和< code>Part8_PowerB)。当机器没有某个部件时,Part_Power的值用-1填充。 我已经寻找了很长时间的解决方案,包括这个,但是我不能适应我的情况,我
我有以下Python数据帧: 我想:
我尝试在中使用,但它将聚合函数作为参数,我不想提供。 我怎样才能做到这一点。
我是数据科学的初学者,我正在尝试使用Pandas来旋转此数据框架: 所以它变成这样:(标签应该变成列,文件路径变成行。) “标签”列是一组或一类文件路径。我想把它转换成这样一种方式,它适合这个函数:tf。Keras.preprocessing.image.flow_from_dataframe 提前感谢所有帮助我的人。
我有一个这样的数据框, 因为传感器的数量是可变的,所以我决定把它们写成行,比如, 我想知道是否有任何方便的方法将df1转换为df2? 附录:为方便起见,df1代码,