如何在python資料框中將行轉換為具有條件的維度-有解無憂

如何在條件下將行轉換為維度？

第 0 行和第 3 行是類別總計

當前格式

import pandas as pd

data = [['FRUIT', 'FRU', 100],['A.GRAPE','A.GRA', 50],['A.APPLE','A.APP', 50],
        ['VEGETABLE', 'VEG', 75],['A.TOMATO','A.TOM', 25],['A.CABBAGE','A.CAB', 25],['A.CARROT','A.CAR', 25]]

df = pd.DataFrame(data, columns = ['name', 'abbrevation', 'value'])
df.head(10)

如何在python資料框中將行轉換為具有條件的維度

所需格式

data2 = [['FRUIT','FRU','A.GRAPE','A.GRA', 50],['FRUIT','FRU','A.APPLE','A.APP', 50],
        ['VEGETABLE','VEG','A.TOMATO','A.TOM', 25],['VEGETABLE','VEG','A.CABBAGE','A.CAB', 25],['VEGETABLE','VEG','A.CARROT','A.CAR', 25]]

df2 = pd.DataFrame(data2, columns = ['category','category abbrevation','name', 'abbrevation', 'value'])
df2.head(10)

如何在python資料框中將行轉換為具有條件的維度

*類別下的行號可能不同

我檢查了論壇，似乎沒有什么接近的

嘗試參考這個@https://stackoverflow.com/questions/62626290/how-to-merge-every-3-rows-of-a-dataframe-into-1-row-with-3-columns

但那是不同的，我可以知道如何實作所需的格式嗎？

謝謝

uj5u.com熱心網友回復：

IIUC 構建類別的唯一提示是值：類別中每個元素的總和等于類別值。

然后，您必須跟蹤累積值以設定新的類別列：

cat_index = 0
for index, row in df.iterrows():
    if index == cat_index:
        cat_value = row["value"]
        cumul_value = 0
    else:
        cumul_value  = row["value"]
    df.at[index, "category"] = df.at[cat_index, "name"]
    df.at[index, "category abbreviation"] = df.at[cat_index, "abbreviation"]
    if cumul_value == cat_value:
        cat_index = index   1

# deleting category rows:
df = df.drop(df[df["name"]==df["category"]].index).reset_index(drop=True)
print(df)

輸出：

        name abbreviation  value   category category abbreviation
0    A.GRAPE        A.GRA     50      FRUIT                   FRU
1    A.APPLE        A.APP     50      FRUIT                   FRU
2   A.TOMATO        A.TOM     25  VEGETABLE                   VEG
3  A.CABBAGE        A.CAB     25  VEGETABLE                   VEG
4   A.CARROT        A.CAR     25  VEGETABLE                   VEG

uj5u.com熱心網友回復：

通過對類別僅應用 alpha 來查找類別。使用前向填充 - ffil 將類別中的 None 值替換為 Non-None 值

    data = [['FRUIT', 'FRU', 100],['A.GRAPE','A.GRA', 50],['A.APPLE','A.APP', 50],
    ['VEGETABLE', 'VEG', 75],['A.TOMATO','A.TOM', 25],['A.CABBAGE','A.CAB', 25],['A.CARROT','A.CAR', 25]]
  df = pd.DataFrame(data, columns = ['name', 'abbrevation', 'value'])

  df['Category']=df['name'].apply(lambda x: x if x.isalpha() else None)
  df.ffill(inplace=True)
  print(df)

輸出

          name abbrevation  value   Category
  0      FRUIT         FRU    100      FRUIT
  1    A.GRAPE       A.GRA     50      FRUIT
  2    A.APPLE       A.APP     50      FRUIT
  3  VEGETABLE         VEG     75  VEGETABLE
  4   A.TOMATO       A.TOM     25  VEGETABLE
  5  A.CABBAGE       A.CAB     25  VEGETABLE
  6   A.CARROT       A.CAR     25  VEGETABLE

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標籤：Python 熊猫数据框

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