从具有相同 ID 的行创建列

Posted 2023-04-17

【中文标题】从具有相同 ID 的行创建列

【英文标题】：Create columns from row with same ID

【发布时间】：2019-02-21 08:00:38

【问题描述】：

我有一个这样的 df：

Id      username  age

1       michael.     34
6.      Mike.          65
7.      Stephanie.  14
1.      Mikael.        34
6.      Mick.           65

如您所见，对于相同的 id，用户名的写法不同。我想像这样将所有用户名重新组合到同一行：

Id      username      username_2    Age

1       michael.         mikael.           34
6.      Mike.             Mick.              65
7.      Stephanie.                           14

谢谢。

【参考方案1】：

您可以创建MultiIndex 用于cumcount 重复的计数Id，然后可以通过unstack 重塑，最后通过add_prefix 和reset_index 进行一些数据清理：

df1 = (df.set_index(['Id', df.groupby('Id').cumcount()])['username']
         .unstack(fill_value='')
         .add_prefix('username_')
         .reset_index())
print (df1)
    Id username_0 username_1
0  1.0    michael     Mikael
1  6.0       Mike       Mick
2  7.0  Stephanie           

或从1 开始的rename 列：

df1 = (df.set_index(['Id', df.groupby('Id').cumcount()])['username']
         .unstack(fill_value='')
         .rename(columns = lambda x: f'username_x+1')
         .reset_index())
print (df1)
    Id username_1 username_2
0  1.0    michael     Mikael
1  6.0       Mike       Mick
2  7.0  Stephanie        

【讨论】：

工作正常！如果不删除我的 df 的所有其他行，你现在是怎么做到这一点的？

@YoavTaieb - S 有多个列，例如username，并且需要在输出数据中对它们进行相同的处理，例如列username？

是的，但我也想保留我以前的数据来自我的 df。你看我有其他列不需要这个处理，我想保留它们。

@YoavTaieb - 你能用预期的输出改变有问题的数据吗？

@YoavTaieb - 所以将df.set_index(['Id', df.groupby('Id').cumcount()])['username'] 更改为df.set_index(['Id','age', df.groupby('Id').cumcount()])['username']，但每一行需要与数据样本中相同的值。