• <bdo id='VjR48'></bdo><ul id='VjR48'></ul>
      1. <small id='VjR48'></small><noframes id='VjR48'>

      2. <i id='VjR48'><tr id='VjR48'><dt id='VjR48'><q id='VjR48'><span id='VjR48'><b id='VjR48'><form id='VjR48'><ins id='VjR48'></ins><ul id='VjR48'></ul><sub id='VjR48'></sub></form><legend id='VjR48'></legend><bdo id='VjR48'><pre id='VjR48'><center id='VjR48'></center></pre></bdo></b><th id='VjR48'></th></span></q></dt></tr></i><div id='VjR48'><tfoot id='VjR48'></tfoot><dl id='VjR48'><fieldset id='VjR48'></fieldset></dl></div>
      3. <legend id='VjR48'><style id='VjR48'><dir id='VjR48'><q id='VjR48'></q></dir></style></legend>
        <tfoot id='VjR48'></tfoot>

        需要转置一个 pandas 数据框

        Need to transpose a pandas dataframe(需要转置一个 pandas 数据框)
        <tfoot id='rmYF4'></tfoot>

          <small id='rmYF4'></small><noframes id='rmYF4'>

        1. <legend id='rmYF4'><style id='rmYF4'><dir id='rmYF4'><q id='rmYF4'></q></dir></style></legend>
            <bdo id='rmYF4'></bdo><ul id='rmYF4'></ul>
              <tbody id='rmYF4'></tbody>
              1. <i id='rmYF4'><tr id='rmYF4'><dt id='rmYF4'><q id='rmYF4'><span id='rmYF4'><b id='rmYF4'><form id='rmYF4'><ins id='rmYF4'></ins><ul id='rmYF4'></ul><sub id='rmYF4'></sub></form><legend id='rmYF4'></legend><bdo id='rmYF4'><pre id='rmYF4'><center id='rmYF4'></center></pre></bdo></b><th id='rmYF4'></th></span></q></dt></tr></i><div id='rmYF4'><tfoot id='rmYF4'></tfoot><dl id='rmYF4'><fieldset id='rmYF4'></fieldset></dl></div>

                • 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groupbyunstack

                  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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