用Pandas Dataframe转换数据库
用Pandas Dataframe转换数据库
提问于 2020-03-15 16:02:52
我在试着处理一些数据库。这是数据库的图片
代码：
canastas= pd.concat([cba,cbt])
canastas.index = np.arange(12)
canastas = canastas.stack() Aiio Mes GSA Pampeana Noroeste Noreste Cuyo Patagonia Canasta
2016 7 1666.48 1660.19 1458.24 1496.21 1494.04 1713.67 CBA
2016 8 1675.05 1662.99 1459.38 1501.91 1496.09 1723.86 CBA
2016 9 1711.22 1705.31 1498.62 1540.68 1536.29 1767.89 CBA
2016 10 1739.34 1731.84 1516.82 1559.51 1559.00 1797.44 CBA
2016 11 1762.65 1753.27 1532.67 1573.18 1577.67 1819.64 CBA
2016 12 1766.62 1754.08 1526.86 1571.59 1574.22 1822.96 CBA
2016 7 4032.88 4017.66 3281.04 3396.40 3854.62 4712.59 CBT
2016 8 4036.87 4007.81 3269.01 3394.32 3844.95 4723.38 CBT
2016 9 4089.82 4075.69 3326.94 3451.12 3917.54 4790.98 CBT
2016 10 4191.81 4173.73 3397.68 3524.49 4006.63 4924.99 CBT
2016 11 4247.99 4225.38 3417.85 3539.66 4038.84 4967.62 CBT
2016 12 4257.55 4227.33 3420.17 3551.79 4045.75 4994.91 CBT我需要像这样的数据库
我使用的是.stack和.pivot_table函数，但它不起作用。熊猫有什么功能或者你推荐什么？
Stack Overflow用户
发布于 2020-03-15 16:48:09
下面是另一种使用堆栈的解决方案，基本上它们的执行情况相似，请注意输出的顺序。
s = df.set_index(['Aiio','Mes','Canasta']).stack()
s.name = 'Valor'
df = s.reset_index().rename(columns={"level_3":"Region"})
df['Trimestre'] = df['Mes'].sub(1) // 3 + 1
df['Periodo'] = df['Aiio'] + df['Trimestre'] / 10
df
Aiio Mes Canasta Region Valor Trimestre Periodo
0 2016 7 CBA GSA 1666.48 3 2016.3
1 2016 7 CBA Pampeana 1660.19 3 2016.3
2 2016 7 CBA Noroeste 1458.24 3 2016.3
3 2016 7 CBA Noreste 1496.21 3 2016.3
4 2016 7 CBA Cuyo 1494.04 3 2016.3
... ... ... ... ... ... ... ...
67 2016 12 CBT Pampeana 4227.33 4 2016.4
68 2016 12 CBT Noroeste 3420.17 4 2016.4
69 2016 12 CBT Noreste 3551.79 4 2016.4
70 2016 12 CBT Cuyo 4045.75 4 2016.4
71 2016 12 CBT Patagonia 4994.91 4 2016.4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/60694831
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