从 2 列创建 table
Make a table from 2 columns
我是 Python 的新手。
我在数据框上有 2 列,列类似于:
db = pd.read_excel(path_to_file/file.xlsx)
db = db.loc[:,['col1','col2']]
col1 col2
C 4
C 5
A 1
B 6
B 1
A 2
C 4
我需要他们是这样的:
1 2 3 4 5 6
A 1 1 0 0 0 0
B 1 0 0 0 0 1
C 0 0 0 2 1 0
所以它们就像行和列一样,值指的是巧合的数量。
我认为您需要按 size
and add missing values to columns by reindex
:
进行汇总
print (df)
a b
0 C 4
1 C 5
2 A 1
3 B 6
4 B 1
5 A 2
6 C 4
df1 = df.b.groupby([df.a, df.b])
.size()
.unstack()
.reindex(columns=(range(1,df.b.max() + 1)))
.fillna(0)
.astype(int)
df1.index.name = None
df1.columns.name = None
print (df1)
1 2 3 4 5 6
A 1 1 0 0 0 0
B 1 0 0 0 0 1
C 0 0 0 2 1 0
假设您的列名为 cat
和 val
:
In [26]: df = pd.DataFrame({'cat': ['C', 'C', 'A', 'B', 'B', 'A', 'C'], 'val': [4, 5, 1, 6, 1, 2, 4]})
In [27]: df
Out[27]:
cat val
0 C 4
1 C 5
2 A 1
3 B 6
4 B 1
5 A 2
6 C 4
然后你可以 groupby
table 分层,然后取消堆叠:
In [28]: df.val.groupby([df.cat, df.val]).sum().unstack().fillna(0).astype(int)
Out[28]:
val 1 2 4 5 6
cat
A 1 2 0 0 0
B 1 0 0 0 6
C 0 0 8 5 0
编辑
正如 IanS 所指出的,这里缺少 3(谢谢!)。如果你必须有一系列的列,那么你可以使用
r = df.val.groupby([df.cat, df.val]).sum().unstack().fillna(0).astype(int)
for c in set(range(1, 7)) - set(df.val.unique()):
r[c] = 0
我是 Python 的新手。
我在数据框上有 2 列,列类似于:
db = pd.read_excel(path_to_file/file.xlsx)
db = db.loc[:,['col1','col2']]
col1 col2
C 4
C 5
A 1
B 6
B 1
A 2
C 4
我需要他们是这样的:
1 2 3 4 5 6
A 1 1 0 0 0 0
B 1 0 0 0 0 1
C 0 0 0 2 1 0
所以它们就像行和列一样,值指的是巧合的数量。
我认为您需要按 size
and add missing values to columns by reindex
:
print (df)
a b
0 C 4
1 C 5
2 A 1
3 B 6
4 B 1
5 A 2
6 C 4
df1 = df.b.groupby([df.a, df.b])
.size()
.unstack()
.reindex(columns=(range(1,df.b.max() + 1)))
.fillna(0)
.astype(int)
df1.index.name = None
df1.columns.name = None
print (df1)
1 2 3 4 5 6
A 1 1 0 0 0 0
B 1 0 0 0 0 1
C 0 0 0 2 1 0
假设您的列名为 cat
和 val
:
In [26]: df = pd.DataFrame({'cat': ['C', 'C', 'A', 'B', 'B', 'A', 'C'], 'val': [4, 5, 1, 6, 1, 2, 4]})
In [27]: df
Out[27]:
cat val
0 C 4
1 C 5
2 A 1
3 B 6
4 B 1
5 A 2
6 C 4
然后你可以 groupby
table 分层,然后取消堆叠:
In [28]: df.val.groupby([df.cat, df.val]).sum().unstack().fillna(0).astype(int)
Out[28]:
val 1 2 4 5 6
cat
A 1 2 0 0 0
B 1 0 0 0 6
C 0 0 8 5 0
编辑
正如 IanS 所指出的,这里缺少 3(谢谢!)。如果你必须有一系列的列,那么你可以使用
r = df.val.groupby([df.cat, df.val]).sum().unstack().fillna(0).astype(int)
for c in set(range(1, 7)) - set(df.val.unique()):
r[c] = 0