如何将行交换为多个数据格式？
如何将行交换为多个数据格式？
提问于 2022-03-17 04:07:40
我有一个字典，其中每个值包含许多不同的DataFrame，它们是按Name分组的，但我想将它们按Time分组。我试图应用group/ apply / split类型函数，但由于它们不是单个DataFrame (而是字典中的拆分DataFrames )，所以我有点卡住了。
带有2个数据的字典的玩具示例：
{'df1': Name Time
0 Greg 1-10
1 Greg 5-10
'df2': Name Time
0 Jeff 5-10
1 Jeff 1-10}复制：
d = {'df1': pd.DataFrame({'Name': ["Jeff", "Greg"], 'Times': ["1-5", "5-10"]}), 'df2': pd.DataFrame({'Name': ["Jeff", "Greg"], 'Times': ["5-10", "1-5"]})}期望产出：
{'df1': Name Time
0 Greg 1-10
1 Jeff 1-10
'df2': Name Time
0 Jeff 5-10
1 Greg 5-10}回答 1
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2022-03-17 04:16:35
IIUC，您的数据如下(让我们称之为data)：
{'df1': Name. Time
0 Greg. 1-10
1 Greg. 5-10,
'df2': Name Time
0 Jeff 5-10
1 Jeff. 1-10}这里有一个选项：concat + groupby "Time“+ dict：
out = {f'df{i}': df for i, (_, df) in
enumerate(pd.concat((data['df1'].rename(columns={'Name.':'Name'}),
data['df2'])).groupby('Time'), 1)}输出：
{'df1': Name Time
0 Greg. 1-10
1 Jeff. 1-10,
'df2': Name Time
1 Greg. 5-10
0 Jeff 5-10}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/71506991
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