它显示了在有一列要合并的情况下如何合并行,还有一个额外的列
我现在正在寻找一种解决方案,用于有许多列的情况,并且我仍然希望基于一列合并行
我希望这样处理:首先列出一种类型的所有列,然后以与第一次相同的顺序列出另一种类型的列
这是一个最小的例子
data = [['tom', 'ca', 2], ['ni2ck', 'ma', 2], ['j3uli', 'ny', 4] , ['nic4k', 'ma', 4], ['jul5i', 'ny', 4] , ['nic6k', 'ma', 7], ['ju7li', 'ny', 7] , ['nic8k', 'ma', 7], ['ju9li', 'ny', 7] , ['nic1k', 'ma', 8], ['car', 'ny', 8]]
df = pd.DataFrame(data, columns = ['Name', 'Location', 'Age'])
df
结果是
Name Location Age
0 tom ca 2
1 ni2ck ma 2
2 j3uli ny 4
3 nic4k ma 4
4 jul5i ny 4
5 nic6k ma 7
6 ju7li ny 7
7 nic8k ma 7
8 ju9li ny 7
9 nic1k ma 8
10 car ny 8
这将是预期的结果
Name Name Location Location Age
0 tom ni2ck ca ma 2
1 nic1k car ma ny 8
Name Name Name Location Location Location Age
0 j3uli nic4k jul5i ny ma ny 4
Name Name Name Name Location Location Location Location Age
0 nic6k ju7li nic8k ju9li ma ny ma ny 7
重要的是,正确的位置与相应的名称顺序相同
从@Wen解决方案发展而来。使用
pivot_table
代替pivot
如果要保留多索引列,请跳过列上的
map
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