在数据帧上使用groupby添加任意数量的列并计算值[重复]
我有一个熊猫DataFrame，我想通过使用Groupby并根据小时时间增量添加任意数量的列，并从第三列填充数据，将其转换为时间表（出于可视化目的）。
源数据帧可能如下所示：
ID Hour Floor
Jay 2 34
Jay 3 34
Tim 0 36
Tim 1 34
Tim 2 36
Tom 3 32
Tom 4 36
Rob 3 31
Rob 4 32
Rob 5 33
Rob 6 34
...
我的目标是：
ID HOUR_0 HOUR_1 HOUR_2 HOUR_3 HOUR_4 HOUR_5 HOUR_6...
Jay 0 0 34 34 0 0 0
Tim 36 34 36 0 0 0 0
Tom 0 0 0 32 36 0 0
Rob 0 0 0 31 32 33 34
我无法得到的是（如果不使用循环手动构造），根据第一个数据帧中的唯一或小时范围添加任意数量的列（在groupby操作之后），然后根据第一个数据帧中的小时和楼层列计算每个列的值。
有什么想法吗？
共有3个答案
您正在查找unstack（）。但首先我们需要设置索引（）：
df = df.set_index(['ID','Hour']).unstack(fill_value=0).add_prefix('HOUR_')
df.columns = df.columns.get_level_values(1)
或者按照温家宝的建议使用pivot：
df = (df.pivot(index='ID', columns='Hour', values='Floor')
.fillna(0)
.astype(int)
.add_prefix('HOUR_'))
完整示例：
import pandas as pd
data = '''\
ID Hour Floor
Jay 2 34
Jay 3 34
Tim 0 36
Tim 1 34
Tim 2 36
Tom 3 32
Tom 4 36
Rob 3 31
Rob 4 32
Rob 5 33
Rob 6 34'''
# Recreate dataframe
df = pd.read_csv(pd.compat.StringIO(data), sep='\s+')
# Apply solution
df = df.set_index(['ID','Hour']).unstack(fill_value=0).add_prefix('HOUR_')
df.columns = df.columns.get_level_values(1)
Df现在是：
HOUR_0 HOUR_1 HOUR_2 HOUR_3 HOUR_4 HOUR_5 HOUR_6
ID
Jay 0 0 34 34 0 0 0
Rob 0 0 0 31 32 33 34
Tim 36 34 36 0 0 0 0
Tom 0 0 0 32 36 0 0
这是简单的支点吗？
df.pivot(*df.columns).fillna(0).add_prefix('Hour_')
Out[71]:
Hour Hour_0 Hour_1 Hour_2 Hour_3 Hour_4 Hour_5 Hour_6
ID
Jay 0.0 0.0 34.0 34.0 0.0 0.0 0.0
Rob 0.0 0.0 0.0 31.0 32.0 33.0 34.0
Tim 36.0 34.0 36.0 0.0 0.0 0.0 0.0
Tom 0.0 0.0 0.0 32.0 36.0 0.0 0.0
因为我不禁要展示这是如何与pd.factorize一起工作的
i, r = pd.factorize(df.ID)
j, c = pd.factorize(df.Hour, sort=True)
b = np.zeros((r.size, c.size), df.Floor.dtype)
b[i, j] = df.Floor.values
d = pd.DataFrame(b, r, [f'Hour_{h}' for h in c])
d
Hour_0 Hour_1 Hour_2 Hour_3 Hour_4 Hour_5 Hour_6
Jay 0 0 34 34 0 0 0
Tim 36 34 36 0 0 0 0
Tom 0 0 0 32 36 0 0
Rob 0 0 0 31 32 33 34
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