如何转换 python 数据框，以便将唯一的行值转置为列，并将另一列的值变为它们的行

Question

总结
我正在使用 Python 2.7。我有一个包含所有分类变量的数据框，即数据类型是字符串。我想将一列的唯一行值转换为多列。此外，这些结果列的值必须具有来自另一列的相应值。为了详细描述，我提供了一个可重现的数据框架和预期输出供您参考。

需要转置的Dataframe可以按如下方式创建：

import pandas as pd
codes = ['codeA','codeB', 'codeC']
variables = ['textA','textA','textB']
dataset = list(zip(codes,variables))
df = pd.DataFrame(data = dataset, columns=['codes','variables'])
df['string'] = 'string1'

需要转置的数据框如下所示：

df
   codes variables   string
0  codeA     textA  string1
1  codeB     textA  string1
2  codeC     textB  string1

预期的最终输出应该是这样的：

textA textB string
codeA       string1
codeB
      codeC string1

注：objective为转置。我不太关心空格是 NULL 值还是零。

Answer 1

我不确定您示例中的最后一列，因为它似乎与其余转换不一致。无论如何，我认为使用 pandas get_dummies 函数转换变量列可能是一个不错的起点。

import pandas as pd
codes = ['codeA','codeB', 'codeC']
variables = ['textA','textA','textB']
dataset = list(zip(codes,variables))
df = pd.DataFrame(data = dataset, columns=['codes','variables'])
df['string'] = 'string1'

df = pd.get_dummies(df, columns=['variables'])
df.variables_textA = df.codes.where(df.variables_textA.astype(bool),0)
df.variables_textB = df.codes.where(df.variables_textB.astype(bool),0)
columns = ['variables_textA', 'variables_textB','string']
df = df[columns]

如何转换 python 数据框，以便将唯一的行值转置为列，并将另一列的值变为它们的行

How to transform python data frame such that unique row values are transposed to columns and values of another column become their rows

python

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