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Pandas组合多个数据透视表
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<p>假设我在下面有<code>df1</code>、<code>piv1</code>和<code>piv2</code>:</p> <pre><code>df1 = pd.DataFrame({'R': [1, 2], 'S': ['s1', 's2'], 'G1': ['g1a', 'g1b'], 'G2': ['g2a', 'g2b']}) df1 R S G1 G2 0 1 s1 g1a g2a 1 2 s2 g1b g2b piv1 = df1.pivot_table(index=(['S']), columns=(['G1']), aggfunc=({'R': 'mean'})) piv1 R G1 g1a g1b S s1 1.0 NaN s2 NaN 2.0 piv2 = df1.pivot_table(index=(['S']), columns=(['G2']), aggfunc=({'R': 'mean'})) piv2 R G2 g2a g2b S s1 1.0 NaN s2 NaN 2.0 </code></pre> <p>我不想<code>piv1</code>和<code>piv2</code>,而是试图制作如下所示的<code>piv3</code>。有什么想法吗?理想情况下,我希望直接从<code>df1</code>创建<code>piv3</code>(也就是说,不需要创建<code>piv1</code>和<code>piv2</code>,然后组合它们)</p> <pre><code>piv3 S g1a g1b g2a g2b s1 1.0 NaN 1.0 NaN s2 NaN 2.0 NaN 2.0 </code></pre>
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匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>也许不是最优雅的答案:</p> <pre><code>piv3 = piv1.copy() piv3[piv2.columns] = piv2 Out[17]: R G1 g1a g1b g2a g2b S s1 1.0 NaN 1.0 NaN s2 NaN 2.0 NaN 2.0 </code></pre>
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