需要转置一个pandas数据帧

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了需要转置一个pandas数据帧相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

我有一个看起来像这样的系列:

      col1          id
 0      a           10
 1      b           20
 2      c           30
 3      b           10
 4      d           10
 5      a           30
 6      e           40

我想要的输出是这样的:

    a   b   c   d   e
10  1   1   0   1   0
20  0   1   0   0   0
30  1   0   1   0   0
40  0   0   0   0   1

我得到了这段代码:

import pandas as pd

df['dummies'] = 1
df_ind.pivot(index='id', columns='col1', values='dummies') 

我收到一个错误:

    137 
    138         if mask.sum() < len(self.index):
--> 139             raise ValueError('Index contains duplicate entries, '
    140                              'cannot reshape')
    141 

ValueError: Index contains duplicate entries, cannot reshape

存在重复的ID,因为col1中的多个值可以归因于单个ID。

如何实现所需的输出?

谢谢!

答案

你可以使用pd.crosstab

In [329]: pd.crosstab(df.id, df.col1)
Out[329]:
col1  a  b  c  d  e
id
10    1  1  0  1  0
20    0  1  0  0  0
30    1  0  1  0  0
40    0  0  0  0  1

或者,使用pd.pivot_table

In [336]: df.pivot_table(index='id', columns='col1', aggfunc=len, fill_value=0)
Out[336]:
col1  a  b  c  d  e
id
10    1  1  0  1  0
20    0  1  0  0  0
30    1  0  1  0  0
40    0  0  0  0  1

或者,使用groupbyunstack

In [339]: df.groupby(['id', 'col1']).size().unstack(fill_value=0)
Out[339]:
col1  a  b  c  d  e
id
10    1  1  0  1  0
20    0  1  0  0  0
30    1  0  1  0  0
40    0  0  0  0  1

以上是关于需要转置一个pandas数据帧的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

在熊猫中分组,转置和附加?

如何从包含集合的 pandas 列转置和转换为“one-hot-encode”样式?

pyspark数据帧转置问题

使用python对pyspark数据帧进行转置操作

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