我知道如何將行拆分成列，但是如何處理下表？
| 日期 | 假的 | 平均 | 標簽 |
|---|---|---|---|
| 1-19 | 1 | 20 | l1 |
| 1-19 | 0 | 40 | l1 |
| 1-27 | 1 | 100 | l2 |
| 1-27 | 0 | 140 | l2 |
期待表：
| 日期 | avg_t | avg_c | 標簽 |
|---|---|---|---|
| 1-19 | 20 | 40 | l1 |
| 1-27 | 100 | 140 | l2 |
當“dummy”等于 1 時，“avg”為 20，并將其重命名為“avg_t”作為列。類似于列“avg_c”。
我試過：
df.groupby(['dummy','avg']).size().unstack
這沒用。
uj5u.com熱心網友回復：
您也可以使用pivot_widerfrom janitor:。
# pip install pyjanitor
import pandas as pd
import janitor
df.pivot_wider(index = ['date', 'lable'], names_from = 'dummy')
Out[19]:
date lable avg_0 avg_1
0 1-19 l1 40 20
1 1-27 l2 140 100
如果你想要t和c：
(df.assign(dummy = df['dummy'].map({0:'c', 1:'t'})).
pivot_wider(index = ['date', 'lable'], names_from = 'dummy'))
Out[20]:
date lable avg_c avg_t
0 1-19 l1 40 20
1 1-27 l2 140 100
uj5u.com熱心網友回復：
DataFrame.assign通過with創建新列Series.map，然后使用DataFrame.pivotwith DataFrame.add_prefix：
df = (df.assign(new = df['dummy'].map({0:'c', 1:'t'}))
.pivot(['date','lable'], 'new', 'avg')
.add_prefix('avg_')
.reset_index()
.rename_axis(None, axis=1))
print (df)
date lable avg_c avg_t
0 1-19 l1 40 20
1 1-27 l2 140 100
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