如何根据熊猫中的行值创建新列

Posted 2023-04-18

【中文标题】如何根据熊猫中的行值创建新列

【英文标题】：How to create new columns depending on row value in pandas

【发布时间】：2019-07-03 20:46:10

【问题描述】：

我有一个如下所示的数据框：

    time  speaker  label_1  label_2
0   0.25        1       10        4
1   0.25        2       10        5
2   0.50        1       10        6
3   0.50        2       10        7
4   0.75        1       10        8
5   0.75        2       10        9
6   1.00        1       10       11
7   1.00        2       10       12
8   1.25        1       11       13
9   1.25        2       11       14
10  1.50        1       11       15
11  1.50        2       11       16
12  1.75        1       11       17
13  1.75        2       11       18
14  2.00        1       11       19
15  2.00        2       11       20

'speaker' 列产生 1 和 2 以在给定时间戳描绘 2 个发言者。我想从仅与一位发言者关联的“label_1”和“label_2”数据中创建新列。有关所需的输出，请参见下文。

 time  spk_1_label_1  spk_2_label1  spk_1_label_2  spk_2_label_2
   0.25        10         10             4               5
   0.50        10         10             6               7
   0.75        10         10             8               9
   1.00        10         10            11               12    
   1.25        11         11            13               14
   1.50        11         11            15               16
   1.75        11         11            17               18
   2.00        11         11            19               20

【参考方案1】：

首先，我们使用pivot_table 将行转为列。然后我们通过字符串连接list_comprehension和f-string来创建我们想要的列名：

piv = df.pivot_table(index='time', columns='speaker')
piv.columns = [f'spk_col[1]_col[0]' for col in piv.columns]

      spk_1_label_1  spk_2_label_1  spk_1_label_2  spk_2_label_2
time                                                            
0.25             10             10              4              5
0.50             10             10              6              7
0.75             10             10              8              9
1.00             10             10             11             12
1.25             11             11             13             14
1.50             11             11             15             16
1.75             11             11             17             18
2.00             11             11             19             20

如果要删除索引名称：

piv.rename_axis(None, inplace=True)

      spk_1_label_1  spk_2_label_1  spk_1_label_2  spk_2_label_2
0.25             10             10              4              5
0.50             10             10              6              7
0.75             10             10              8              9
1.00             10             10             11             12
1.25             11             11             13             14
1.50             11             11             15             16
1.75             11             11             17             18
2.00             11             11             19             20

---

额外

如果您愿意，我们可以通过使用列名作为扁平列的前缀来使其更通用：

piv.columns = [f'piv.columns.names[1]_col[1]_col[0]' for col in piv.columns]

      speaker_1_label_1  speaker_2_label_1  speaker_1_label_2  speaker_2_label_2
time                                                                            
0.25                 10                 10                  4                  5
0.50                 10                 10                  6                  7
0.75                 10                 10                  8                  9
1.00                 10                 10                 11                 12
1.25                 11                 11                 13                 14
1.50                 11                 11                 15                 16
1.75                 11                 11                 17                 18
2.00                 11                 11                 19                 20

---

注意：如果您的python版本f-strings，我们可以使用.format进行字符串格式化：

['spk__'.format(col[0], col[1]) for col in piv.columns]

【讨论】：

啊，我也有同样的答案，晚了 30 秒。

我真的很喜欢多级列重命名。比我过去所做的要好得多。

谢谢，f-strings 对 python 来说是一个非常棒的新特性，特别是如果你可以用它在列表理解中编写如此干净的代码。 @BrendanCox

很高兴我能帮上忙，我添加了一些额外的代码以便我们可以概括它，如果你想要@connor449，你可以试试看：)