Блог

Главная - Вопросы по программированию - В Python есть ли простой способ манипулировать фреймом данных таким образом?

В Python есть ли простой способ манипулировать фреймом данных таким образом?

#python #data-manipulation

Вопрос:

1

2

Здравствуйте, у меня есть фрейм данных, который выглядит как 1, и я хотел бы сделать его равным 2. Как проще всего это сделать на Python? Спасибо

Комментарии:

1. Правила сайта требуют, чтобы вы показали свою попытку решить проблему.

2. похоже, что некоторые pivot или reshape около того ищут эти два слова в Google (вместе со словом pandas )

3. самый простой способ получить ответ-поместить примеры данных в виде текста (в виде фрейма данных), который мы можем просто скопировать и использовать в решении. Когда вы помещаете данные в виде изображения, вы можете забыть об ответе. Проще отказаться от этого и закрыть вопрос.

4. Возможно, вы также ищете melt

5. Пожалуйста, предоставьте достаточно кода, чтобы другие могли лучше понять или воспроизвести проблему.

Ответ №1:

Вы можете использовать for-цикл для работы с каждым столбцом отдельно, а затем добавить его в новый фрейм данных

Сначала получите столбцы Code State1_data ,
затем получите строку State1 из строки State1_data и создайте столбец State с этим значением. Затем переименуйте столбец State1_data в data . Наконец append — то это к новому DataFrame .

И повторите это для других колумов.

 import pandas as pd  data = {  'Code': [1,2,3],  'State1_data': ['A','B','C'],   'State2_data': ['D','E','F'],   'State3_data': ['G','H','I'], } # columns  df = pd.DataFrame(data) print(df)  # create new DataFrame for result new_df = pd.DataFrame()  # get names which start with `State` #columns = ['State1_data', 'State2_data', 'State3_data'] columns = [name for name in df.columns if name.startswith('State')]  for col in columns:  # get columns `Code`, `State1_data`  temp_df = df[['Code', col]].copy()    # add value `State1` to column `State`  temp_df['State'] = col.split('_')[0]    # rename `State1_data` to `data`  temp_df = temp_df.rename(columns={col: 'data'})   # append to new DataFrame  new_df = new_df.append(temp_df)  # ---   # change order new_df = new_df[ ['Code', 'State', 'data'] ]   # reset index new_df = new_df.reset_index(drop=True)  print(new_df)

Результат:

 Code State1_data State2_data State3_data 0 1 A D G 1 2 B E H 2 3 C F I  Code State data 0 1 State1 A 1 2 State1 B 2 3 State1 C 3 1 State2 D 4 2 State2 E 5 3 State2 F 6 1 State3 G 7 2 State3 H 8 3 State3 I

Редактировать:

Теперь я вижу, что вы используете Code в качестве индекса — так что он нуждается в небольших изменениях

 import pandas as pd  data = {  'Code': [1,2,3],  'State1_data': ['A','B','C'],   'State2_data': ['D','E','F'],   'State3_data': ['G','H','I'], } # columns  df = pd.DataFrame(data) df.index = df['Code'] del df['Code'] print(df)  # create new DataFrame for result new_df = pd.DataFrame()  # get names which start with `State` #columns = ['State1_data', 'State2_data', 'State3_data'] #columns = [name for name in df.columns if name.startswith('State')] columns = df.columns  for col in columns:  # get columns `Code`, `State1_data`  temp_df = df[[col]].copy()    # add value `State1` to column `State`  temp_df['State'] = col.split('_')[0]    # rename `State1_data` to `data`  temp_df = temp_df.rename(columns={col: 'data'})   # append to new DataFrame  new_df = new_df.append(temp_df)   # ---  # change order new_df = new_df[ ['State', 'data'] ]   print(new_df)

Результат:

 State1_data State2_data State3_data Code  1 A D G 2 B E H 3 C F I  State data Code  1 State1 A 2 State1 B 3 State1 C 1 State2 D 2 State2 E 3 State2 F 1 State3 G 2 State3 H 3 State3 I
Метки: