#python #pandas #list #dataframe #pivot-table
#python #pandas #Список #фрейм данных #сводная таблица
Вопрос:
У меня есть фрейм данных pandas, в котором есть столбец, значениями которого являются списки, а другой столбец — дата. Я хотел бы создать фрейм данных, который подсчитывает элементы списков по дате.
Фрейм данных выглядит следующим образом:
pd.DataFrame(
data={
"col1": ["['a','b']", "['b','c']", "['a','c']", "", "['b']"],
"col2": ["2020-01-01", "2020-01-02", "2020-01-03", "2020-01-04", "2020-01-05"],
},
index=[0, 1, 2, 3, 4],
)
Я бы хотел, чтобы фрейм данных выглядел следующим образом:
pd.DataFrame(
data={"a": [1, 0, 1, 0, 0], "b": [1, 1, 0, 0, 1], "c": [0, 1, 1, 0, 0]},
index=["2020-01-01", "2020-01-02", "2020-01-03", "2020-01-04", "2020-01-05"],
)
Есть мысли о том, как выполнить такое преобразование?
Ответ №1:
Вы можете использовать pd.crosstab
здесь.
df['col1'] = df['col1'].str.findall('w ')
df_ = df.explode('col1')
pd.crosstab(df_['col2'], df_['col1']).reindex(df_['col2'].unique()).fillna(0)
col1 a b c
col2
2020-01-01 1.0 1.0 0.0
2020-01-02 0.0 1.0 1.0
2020-01-03 1.0 0.0 1.0
2020-01-04 0.0 0.0 0.0
2020-01-05 0.0 1.0 0.0
Ответ №2:
Вы можете использовать extractall
для извлечения значений внутри ''
, а затем подсчитывать значения с помощью groupby
:
out= (df.col1.str.extractall("'([^']*)'")
.groupby(level=0)[0].value_counts()
.unstack(level=1,fill_value=0)
.reindex(df.index, fill_value=0)
)
out.index= df['col2']
print(out)
Вывод:
0 a b c
col2
2020-01-01 1 1 0
2020-01-02 0 1 1
2020-01-03 1 0 1
2020-01-04 0 0 0
2020-01-05 0 1 0
Комментарии:
1. Это сильный ответ, спасибо, Куанг. Однако я должен был быть более ясным — в моем наборе данных даты иногда могут повторяться, и я хотел бы суммировать общую сумму переменной для всех вхождений этой даты
2. @enixon4 Вместо
out.index=df['col2']
doout.groupby(df['col2']).sum()
🙂
Ответ №3:
Вы могли бы сделать это таким образом:
df = pd.DataFrame(
data={
"col1": [['a','b'], ['b','c'], ['a','c'], ['c'], ['b']],
"col2": ["2020-01-01", "2020-01-02", "2020-01-03", "2020-01-04", "2020-01-05"],
}
)
df2 = df.explode('col1').reset_index(drop=True)
df2["value"]=1
pd.pivot_table(df2, values="value", index=["col2"], columns=["col1"], aggfunc=lambda x: 1, fill_value=0)
Комментарии:
1. Я думаю, что это могло бы быть лучше, если бы вы создали перекрестную таблицу вместо сводной таблицы, IMO
pd.crosstab(index = df2.col2, columns = df2.col1)
. Это также позволит вам отказатьсяdf2['value'] = 1
2. ДА. Я видел решение toue. Приятно !