问使用新的列名将Pandas中的数据帧从长格式重塑为宽格式
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Stack Overflow用户

提问于 2020-11-02 02:57:44

回答 2查看 208关注 0票数 0

我有一个需要重塑的数据帧(示例如下)。我希望每行只有一个唯一的用户，但是现在，每个用户在数据框中有两行，根据“testday”列(baseline和D7)具有不同的值。我希望基于testday组的列名来重命名值列(‘01.tristeza Aparente)。因此，新的值列将类似于'Basel_Tristeza Aparente’和'D7_01.

我已经准备好的关于Pivot和unstack的教程并不能很好地工作，因为我并没有尝试聚合数据。我只是在将用户折叠成一行时需要不同的列。谢谢，如果我能把这个问题说得更清楚，请告诉我

  {'01. Tristeza Aparente': {0: 4.0,
  1: 4.0,
  2: 4.0,
  3: 2.0,
  4: 1.0,
  5: 0.0,
  6: 3.0},
 '02. Tristeza Expressa': {0: 6.0,
  1: 6.0,
  2: 4.0,
  3: 0.0,
  4: 4.0,
  5: 3.0,
  6: 6.0},
 'group': {0: 'placebo',
  1: 'placebo',
  2: 'placebo',
  3: 'placebo',
  4: 'placebo',
  5: 'placebo',
  6: 'placebo'},
 'subject': {0: 1.0, 1: nan, 2: 2.0, 3: nan, 4: 3.0, 5: nan, 6: 4.0},
 'subjectedit': {0: 1.0, 1: 1.0, 2: 2.0, 3: 2.0, 4: 3.0, 5: 3.0, 6: 4.0},
 'testday': {0: 'Basal',
  1: 'D7',
  2: 'Basal',
  3: 'D7',
  4: 'Basal',
  5: 'D7',
  6: 'Basal'}}

python

pandas

reshape

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2020-11-02 03:43:11

您可以使用f对数据帧进行pivot并使用格式化字符串重命名列，但请确保您使用的是最新版本的pandas，因为pivot在早期版本中存在错误。

df = df.pivot(index=['group', 'subjectedit'], columns='testday')
df.columns = [f'{col[1]}_{col[0]}' for col in df.columns]
df
Out[1]: 
                     Basal_01. Tristeza Aparente  D7_01. Tristeza Aparente  \
group   subjectedit                                                          
placebo 1.0                                  4.0                       4.0   
        2.0                                  4.0                       2.0   
        3.0                                  1.0                       0.0   
        4.0                                  3.0                       NaN   

                     Basal_02. Tristeza Expressa  D7_02. Tristeza Expressa  \
group   subjectedit                                                          
placebo 1.0                                  6.0                       6.0   
        2.0                                  4.0                       0.0   
        3.0                                  4.0                       3.0   
        4.0                                  6.0                       NaN   

                     Basal_subject  D7_subject  
group   subjectedit                             
placebo 1.0                    1.0         NaN  
        2.0                    2.0         NaN  
        3.0                    3.0         NaN  
        4.0                    4.0         NaN

票数 1

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页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/64635755

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