我通過 Pandas read_table 匯入了一個 csv，它本質上是一個堆疊列，其中每個學生都被命名，然后在以下行中找到值。
| 學生-約翰 | |
|---|---|
| 2021 年 1 月 1 日 | 334 |
| 2021 年 1 月 2 日 | 456 |
| 學生莎莉 | |
| 2021 年 1 月 1 日 | 76 |
| 2021 年 1 月 4 日 | 789 |
我想調整這些，以便每個學生都有自己的專欄，日期在左側。
| 日期 | 學生喬恩 | 學生莎莉 |
|---|---|---|
| 2021 年 1 月 1 日 | 334 | 76 |
| 2021 年 1 月 2 日 | 456 | |
| 2021 年 1 月 4 日 | 789 |
我的方法是通過 pandas 資料框引入 CSV。
import pandas as pd
df = pd.read_table('C:/Users/****data.csv', skiprows=1, header=None)
df[2]=""
df.columns = "Date", "Val"
x="Start"
#Started with this although the Student line doesn't work
for ind, row in df.iterrows():
if df['Date'][ind] == "Student*":
x = df['Date'][ind]
df.drop(ind, inplace=True)
else:
df['Val'][ind] = x
uj5u.com熱心網友回復：
使用布爾掩碼過濾掉你的資料框，然后pivot重塑它：
# Rename columns
df.columns = ['Date', 'Value']
# Find Student rows
m = df[0].str.startswith('Student')
# Create the future column
df['Student'] = df[0].mask(~m).ffill()
# Remove Student rows
df = df[~m]
# Reshape your dataframe
df = df.pivot('Date', 'Student', 'Value').rename_axis(columns=None).reset_index()
輸出：
>>> df
Date Student-John Student-Sally
0 01/01/2021 334 76
1 01/02/2021 456 NaN
2 01/04/2021 NaN 789
設定：
import pandas as pd
import numpy as np
data = {0: ['Student-John', '01/01/2021', '01/02/2021',
'Student-Sally', '01/01/2021', '01/04/2021'],
1: [np.nan, '334', '456', np.nan, '76', '789']}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
# Output
0 1
0 Student-John NaN
1 01/01/2021 334
2 01/02/2021 456
3 Student-Sally NaN
4 01/01/2021 76
5 01/04/2021 789
uj5u.com熱心網友回復：
一個樸素的解決方案將如下所示：
import pandas as pd
details = {
'Date' : ['Student-John','01/01/2021','01/02/2021','Student-Sally','01/01/2021','01/02/2021'],
'val' : ['', 'Y', 'N', '', 'N', 'N'],
}
df = pd.DataFrame(details)
print(df)
Date val
0 Student-John
1 01/01/2021 Y
2 01/02/2021 N
3 Student-Sally
4 01/01/2021 N
5 01/02/2021 N
# Creating a new data frame - df1
# adding new dates to dates list and new column names
# to columns list, temp list contains Y/N values
# Adding dates and Y/N values to dataframe whenever
# we find a new column name
det = {}
df1 = pd.DataFrame(det)
temp_list = []
date_list = []
col_name = 'empty'
for ind in df.index:
if df['val'][ind] == '':
df1[col_name] = temp_list
df1['Date'] = date_list
temp_list = []
date_list = []
col_name = df['Date'][ind]
else:
temp_list.append(df['val'][ind])
date_list.append(df['Date'][ind])
if ind == len(df)-1:
df1[col_name] = temp_list
del df1['empty']
print(df1)
Date Student-John Student-Sally
0 01/01/2021 Y N
1 01/02/2021 N N
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