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Question

我有一个包含一些列的pandas数据框。我想用不同的方式重新安排。示例如下：

time,name,feature,value
33 20 May 2016 14:00:00 -0700,John,badL,2
45 19 May 2016 18:00:00 -0700,John,badL,1
120 17 May 2016 11:00:00 -0700,John,badL,1
220 20 May 2016 14:00:00 -0700,John,totalL,20
450 19 May 2016 18:00:00 -0700,John,totalL,15
330 18 May 2016 15:00:00 -0700,Mary,badL,2
330 18 May 2016 15:00:00 -0700,Mary,totalL,20
550 21 May 2016 12:00:00 -0700,Mary,adCmd,4
700 22 May 2016 16:00:00 -0700,Mary,PC,3
800 22 May 2016 16:00:00 -0700,Mary,eCon,200

注意：第一列值（time）前面是索引值（3345120，…）。 从上面的数据帧中，我希望得到的数据帧为：

^{pr2}$

注：5月17日，约翰没有任何总计。所以，用0填充。在

有什么优雅的方法吗？我将时间字段设置为迄今为止，那么，比较……看起来很乏味。对于上面的例子，我只有两个“特性”（badL，total）。我以后再吃几杯。在

这就是我所拥有的-但是，它为第二个特性添加了一个不同的行…（总计）…而不是放在同一行中。在

for f in ['badL', 'totalL']:
    dff = df[df.feature == f]
    print dff
    if len(dff.index) > 0:
        fullFeatureDf[f] = dff.feature_value

Answer 1

这是df.pivot的作业：

import pandas as pd
from io import StringIO

df = pd.read_csv(StringIO(
'''
time,name,feature,value
33 20 May 2016 14:00:00 -0700,John,badL,2
45 19 May 2016 18:00:00 -0700,John,badL,1
120 17 May 2016 11:00:00 -0700,John,badL,1
220 20 May 2016 14:00:00 -0700,John,totalL,20
450 19 May 2016 18:00:00 -0700,John,totalL,15
330 18 May 2016 15:00:00 -0700,Mary,badL,2
330 18 May 2016 15:00:00 -0700,Mary,totalL,20
550 21 May 2016 12:00:00 -0700,Mary,adCmd,4
700 22 May 2016 16:00:00 -0700,Mary,PC,3
800 22 May 2016 16:00:00 -0700,Mary,eCon,200
'''), sep=',').set_index(['time', 'name'])

df_new = df.pivot(columns='feature').fillna(0).astype(int)

#                                     value
# feature                                PC adCmd badL eCon totalL
# time                           name
# 120 17 May 2016 11:00:00 -0700 John     0     0    1    0      0
# 220 20 May 2016 14:00:00 -0700 John     0     0    0    0     20
# 33 20 May 2016 14:00:00 -0700  John     0     0    2    0      0
# 330 18 May 2016 15:00:00 -0700 Mary     0     0    2    0     20
# 45 19 May 2016 18:00:00 -0700  John     0     0    1    0      0
# 450 19 May 2016 18:00:00 -0700 John     0     0    0    0     15
# 550 21 May 2016 12:00:00 -0700 Mary     0     4    0    0      0
# 700 22 May 2016 16:00:00 -0700 Mary     3     0    0    0      0
# 800 22 May 2016 16:00:00 -0700 Mary     0     0    0  200      0

Answer 2

设置

from StringIO import StringIO
import pandas as pd

text = '''time,name,f1,value
20 May 2016 14:00:00 -0700,John,badL,2
19 May 2016 18:00:00 -0700,John,badL,1
17 May 2016 11:00:00 -0700,John,badL,1
20 May 2016 14:00:00 -0700,John,totalL,20
19 May 2016 18:00:00 -0700,John,totalL,15
17 May 2016 11:00:00 -0700,John,totalL,12
'''

df = pd.read_csv(StringIO(text))

print df

                         time  name      f1  value
0  20 May 2016 14:00:00 -0700  John    badL      2
1  19 May 2016 18:00:00 -0700  John    badL      1
2  17 May 2016 11:00:00 -0700  John    badL      1
3  20 May 2016 14:00:00 -0700  John  totalL     20
4  19 May 2016 18:00:00 -0700  John  totalL     15
5  17 May 2016 11:00:00 -0700  John  totalL     12

使用unstack

^{pr2}$

然后取消堆叠以执行旋转。它获取行索引的一部分并将其移动为列。在

print df.unstack()

                                value       
f1                               badL totalL
time                       name             
17 May 2016 11:00:00 -0700 John     1     12
19 May 2016 18:00:00 -0700 John     1     15
20 May 2016 14:00:00 -0700 John     2     20

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在精神上，这是一个相同的解决方案亚基姆皮罗琴科。只是一个稍微不同的方法。这对我来说更直观，但对你可能不是。在