本文介绍了需要转置一个 pandas 数据框的处理方法,对大家解决问题具有一定的参考价值,需要的朋友们下面随着跟版网的小编来一起学习吧!
问题描述
我有一个如下所示的系列:
I have a Series that look like this:
col1 id
0 a 10
1 b 20
2 c 30
3 b 10
4 d 10
5 a 30
6 e 40
我想要的输出是这样的:
My desired output is this:
a b c d e
10 1 1 0 1 0
20 0 1 0 0 0
30 1 0 1 0 0
40 0 0 0 0 1
我得到了这个代码:
import pandas as pd
df['dummies'] = 1
df_ind.pivot(index='id', columns='col1', values='dummies')
我得到一个错误:
137
138 if mask.sum() < len(self.index):
--> 139 raise ValueError('Index contains duplicate entries, '
140 'cannot reshape')
141
ValueError: Index contains duplicate entries, cannot reshape
存在重复的 id,因为 col1 中的多个值可以归因于一个 id.
There are duplicate id's because multiple values in col1 can be attributed to a single id.
我怎样才能达到预期的输出?
How can I achieve the desired output?
谢谢!
推荐答案
你可以使用 pd.crosstab
In [329]: pd.crosstab(df.id, df.col1)
Out[329]:
col1 a b c d e
id
10 1 1 0 1 0
20 0 1 0 0 0
30 1 0 1 0 0
40 0 0 0 0 1
或者,使用pd.pivot_table
In [336]: df.pivot_table(index='id', columns='col1', aggfunc=len, fill_value=0)
Out[336]:
col1 a b c d e
id
10 1 1 0 1 0
20 0 1 0 0 0
30 1 0 1 0 0
40 0 0 0 0 1
或者,使用groupby
和unstack
In [339]: df.groupby(['id', 'col1']).size().unstack(fill_value=0)
Out[339]:
col1 a b c d e
id
10 1 1 0 1 0
20 0 1 0 0 0
30 1 0 1 0 0
40 0 0 0 0 1
这篇关于需要转置一个 pandas 数据框的文章就介绍到这了,希望我们推荐的答案对大家有所帮助,也希望大家多多支持跟版网!
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