我的熊貓資料框的特定轉置

我有一個資料框，我想以某種方式轉置，其中“attr”列值變為列而不是值，而價格保留為列。

我試圖對列進行分組并將其轉置，但還沒有找到到達我想要的位置的方法。這是我的資料集：

           attr                      values   price
0         M?rke            Knauf Insulation   24.95
1   Produkttype           Bygningsisolering   24.95
2         Serie                       SPACE   24.95
3         Model                  FORMSTYKKE   24.95
4         M?rke                   Bromiflex   20.00
5   Produkttype                     R?rsk?l   20.00
6     Materiale       Opskummet polyethylen   20.00
7     St?rrelse                      ?18 MM   20.00
8         M?rke                   Skamowall  190.00
9   Produkttype             Isoleringsplade  190.00
10        Serie                       BASIC  190.00
11    Materiale  Br?ndt kalk og mikrosilika  190.00
12        M?rke                    Rockwool  210.00
13  Produkttype           Bygningsisolering  210.00
14        Serie                 Terr?nbatts  210.00
15    Materiale                     Stenuld  210.00
16        M?rke            Knauf Insulation   65.00
17  Produkttype                   Isolering   65.00

我想要的是這個：

M?rke             Produkttype       Serie   Model      Materiale             St?rrelse Price
Knauf Insulation  Bygningsisolering SPACE   FORMSTYKKE NAN                   NAN       24.95
Bromiflex         R?rsk?l           NAN     NAN        Opskummet polyethylen ?18 MM    24.95     

我從 df.groupby(["attr", "values"])["price"].mean().reset_index().set_index("attr") 開始，但沒有得到想要的結構，這很可能涉及轉置資料集。

任何幫助都非常感謝！

uj5u.com熱心網友回復：

# produce data
df = pd.DataFrame(data=[
    ("M?rke", "Knauf Insulation", 24.95),
    ("Produkttype", "Bygningsisolering", 24.95), 
    ("Serie", "SPACE", 24.95), 
    ("M?rke", "Bromiflex", 20.00), 
    ("Produkttype", "R?rsk?l", 20.00), 
    ("Materiale", "Opskummet polyethylen", 20.00), 
    ("St?rrelse", "?18 MM", 20.00), 

    
    
], 
    columns = ("attr", "values", "price")
)

# display data
df.head()

# output

attr    values                           price
0       M?rke   Knauf Insulation         24.95
1       Produkttype Bygningsisolering    24.95
2       Serie   SPACE                    24.95
3       M?rke   Bromiflex                20.00
4       Produkttype R?rsk?l              20.00


# transform data using *pivot* method
df = df.pivot(columns="attr", values="values", index="price").reset_index()
df.columns.name = None

# show results
df.head()

# output

price   Materiale   M?rke   Produkttype Serie   St?rrelse
0   20.00   Opskummet polyethylen   Bromiflex   R?rsk?l NaN ?18 MM
1   24.95   NaN Knauf Insulation    Bygningsisolering   SPACE   NaN

uj5u.com熱心網友回復：

• https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.pivot.html是基本功能
• 已經定義了一個列，在價格不唯一的情況下，每個M?rke都會發生變化

import io
import pandas as pd

df = pd.read_csv(io.StringIO("""           attr                      values   price
0         M?rke            Knauf Insulation   24.95
1   Produkttype           Bygningsisolering   24.95
2         Serie                       SPACE   24.95
3         Model                  FORMSTYKKE   24.95
4         M?rke                   Bromiflex   20.00
5   Produkttype                     R?rsk?l   20.00
6     Materiale       Opskummet polyethylen   20.00
7     St?rrelse                      ?18 MM   20.00
8         M?rke                   Skamowall  190.00
9   Produkttype             Isoleringsplade  190.00
10        Serie                       BASIC  190.00
11    Materiale  Br?ndt kalk og mikrosilika  190.00
12        M?rke                    Rockwool  210.00
13  Produkttype           Bygningsisolering  210.00
14        Serie                 Terr?nbatts  210.00
15    Materiale                     Stenuld  210.00
16        M?rke            Knauf Insulation   65.00
17  Produkttype                   Isolering   65.00"""), sep="\s\s ", engine="python")


df.assign(prod_idx=df["attr"].eq("M?rke").cumsum()).pivot(
    index=["prod_idx", "price"], columns="attr", values=["values"]
).droplevel(0,1).reset_index()

標籤：Python 熊猫 转置

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