本文介绍了将唯一值转换为列名的PANAS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
我有下面提到格式的 pandas 数据帧
input_df :
gw_mac mac val status
0 AC233FC01403 AC233F264A4C -21 Outwards
1 AC233FC015F6 AC233F264A4C -37 Outwards
2 AC233FC01403 AC233F264A4C -20 Outwards
3 AC233FC015F6 AC233F264A4C -37 Outwards
4 AC233FC01403 AC233F264A4C -29 Outwards
5 AC233FC015F6 AC233F264A4C -39 Outwards
6 AC233FC01403 AC233F264A4C -37 Outwards
7 AC233FC015F6 AC233F264A4C -37 Outwards
8 AC233FC01403 AC233F264A4C -22 Outwards
9 AC233FC015F6 AC233F264A4C -37 Outwards
10 AC233FC015F6 AC233F264A4C -37 Outwards
我需要转换与下面相同的，
output_df:
AC233FC01403 AC233FC015F6 mac status
1 -21 -37 AC233F264A4C Outwards
2 -20 -37 AC233F264A4C Outwards
3 -29 -39 AC233F264A4C Outwards
4 -37 -37 AC233F264A4C Outwards
5 -22 -37 AC233F264A4C Outwards
6 0 -37 AC233F264A4C Outwards
推荐答案
对新的counter列使用cumcount，set_index，unstack和reset_index：
g = df.groupby(['gw_mac','mac','status']).cumcount()
df = (df.set_index([g, 'mac','status','gw_mac'])['val']
.unstack(fill_value=0)
.reset_index(level=[1,2])
.rename_axis(None, axis=1))
print (df)
mac status AC233FC01403 AC233FC015F6
0 AC233F264A4C Outwards -21 -37
1 AC233F264A4C Outwards -20 -37
2 AC233F264A4C Outwards -29 -39
3 AC233F264A4C Outwards -37 -37
4 AC233F264A4C Outwards -22 -37
5 AC233F264A4C Outwards 0 -37
如果列顺序很重要：
df = df[df.columns[2:].tolist() + df.columns[:2].tolist()]
print (df)
AC233FC01403 AC233FC015F6 mac status
0 -21 -37 AC233F264A4C Outwards
1 -20 -37 AC233F264A4C Outwards
2 -29 -39 AC233F264A4C Outwards
3 -37 -37 AC233F264A4C Outwards
4 -22 -37 AC233F264A4C Outwards
5 0 -37 AC233F264A4C Outwards
这篇关于将唯一值转换为列名的PANAS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！
本站部分内容来源互联网,如果有图片或者内容侵犯了您的权益，请联系我们，我们会在确认后第一时间进行删除！