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Python:重新组织一个数据帧,使重复的值出现在一列中。
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<p>我有一个数据帧,看起来像这样:</p> <pre><code> Instrument Date Total Return 0 KYG2615B1014 2017-11-29T00:00:00Z 0.000000 1 KYG2615B1014 2017-11-28T00:00:00Z -10.679612 2 KYG2615B1014 2017-11-27T00:00:00Z -8.035714 3 JP3843250006 2017-11-29T00:00:00Z 0.348086 4 JP3843250006 2017-11-28T00:00:00Z 0.349301 5 JP3843250006 2017-11-27T00:00:00Z 0.200000 </code></pre> <p>考虑到这个数据帧,我想让它看起来像这样:</p> ^{pr2}$ <p>基本上,我想要的是将每个日期作为一个新列,并在该列中放置相应的值。我不会说“过滤”或“删除”重复,我认为这更像是重新排列。在</p> <p>这两个数据帧都是我生成的,但问题是要获取这些数据,我必须调用一个API。在第一个数据帧中,我只进行一次调用并提取所有这些数据,而在另一个数据帧中,每个日期我都会进行一次调用。所以第1个比第2个更有效,并且认为这是正确的调用,但我在重新组织数据帧以满足我需要的这一部分中陷入了困境。在</p> <p>我想创建一个空的数据帧,然后填充它,方法是在“Instrument”列中选择重复元素的索引,使用这些索引从“Total Return”列中获取元素,然后相应地将这些元素放置在该数据块中,但我不知道该怎么做。在</p> <p>如果有人能帮我,我很乐意知道。在</p> <p>现在还不确定是否有用,但是我在第二个版本中是如何生成数据帧的(在填充它之前):</p> <pre><code>import pandas as pd import datetime #Getting a list of dates start=datetime.date(2017,11,27) end=datetime.date.today() - datetime.timedelta(days=1) row_dates=[x.strftime('%m/%d/%Y') for x in pd.bdate_range(start,end).tolist()] #getting identifiers to be used on Eikon csv_data=pd.read_csv('171128.csv', header=None) identifiers=csv_data[0].tolist() df=pd.DataFrame(index=identifiers, columns=row_dates) </code></pre>
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匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>您可以使用<code>pd.crosstab</code>:</p> <pre><code>pd.crosstab(df.Instrument, df['Date'],values=df['Total Return'], aggfunc='mean') </code></pre> <p>输出:</p> ^{pr2}$
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