在Python中将某些行转换为列[duplicate]
所以我的数据集有一些信息，按业务n日期如下：
Business Date Value
a 1/1/2017 127
a 2/1/2017 89
b 2/1/2017 122
a 1/1/2018 555
a 2/1/2018 455
我需要以下格式的数据：我如何转换它。我不想在我的输出数据集中使用多级
Business 1/1/2017 2/1/2017 1/1/2018 2/1/2018
a 127 89 555 455
b N/A 122 N/A N/A
我尝试了以下语法：
df = df.set_index(['Business','Date'])['Value'].unstack()
df=df.pivot(index='Business', columns='Date', values='Value')
我得到的结果如下：
Date 1/1/2017 2/1/2017 1/1/2018 2/1/2018
Business
a 454 5555 555 444
b - 444 - -
当我打印列时，它不会将LOB显示为列。我的最终数据帧还应该包括业务，日期字段作为列，以便我可以加入这个数据帧与另一个业务数据帧
共有2个答案
使用枢轴：
df.pivot(index='Business', columns='Date', values='Value')
你离你想要的很近。您只需要删除自定义索引并将其替换为默认索引。
pivoted = df.pivot(index='Business', columns='Date', values='Value')\
.reset_index()
pivoted.columns.name=None
print(pivoted)
# Business 1/1/2017 1/1/2018 2/1/201 2/1/2017
#0 a 127.0 555.0 455.0 99.0
#1 b NaN NaN NaN 122.0
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问题内容： 我的数据集具有n个日期的位置信息。问题在于每个日期实际上是一个不同的列标题。例如，CSV看起来像 我想要的是它看起来像 问题是我不知道列中有多少个日期（尽管我知道它们总是以名字开头） 问题答案： 从v0.20开始，melt是一阶函数，你现在可以使用
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问题内容： 我有以下Python pandas数据框： 我想要： 我看过pivot（），pivot_table（），Transpose和unstack（），它们似乎都没有给我。熊猫新手，所以所有帮助表示赞赏。 问题答案： 您需要通过转置： 如果需要重命名列，则有点复杂： 另一个更快的解决方案是使用： 时间 ：
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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。
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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：
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问题内容： 假设我a在Python中有一个列表，其条目方便地映射到字典。每个偶数元素代表字典的键，后面的奇数元素是值 例如， 我想将其转换为字典b， 语法上最干净的方法是什么？ 问题答案： 如果很大，则可能需要执行以下操作，而不会像上面那样创建任何临时列表。 在Python 3中，您也可以使用理解，但具有讽刺意味的是，我认为最简单的方法是使用，通常是代码味道。 因此，尽管EOL在注释中指出，该方法
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我正在尝试将列表转换为元组。 Google上的大多数解决方案提供以下代码： 但是，当我运行代码时，它会产生一条错误消息： TypeError:“tuple”对象不可调用 我如何解决这个问题？