熊猫中的一种变换

Question

给定一个示例数据框，其中一行如下:

brand_1 gen_1   both_1  brand_2 gen_2   both_2  brand_3 gen_3   both_3
6133    5636    5446    0       3239    0           6032    5870    5484

转置或变换在我尝试对该数据进行以下重塑时不起作用:

Type    Brand    Gen    Both
1       6133     5636   5446
2       0        3239   0
3       6032     5870   5484

我已经尝试了转换和转置以及iloc上的列块，但没有结果以这种方式重塑数据。因此，我的问题在这里。

Answer 1

让我们试试wide_to_long

out = pd.wide_to_long(df.reset_index(),['brand','gen','both'],i=['index'],j='Type',sep='_').reset_index()
Out[135]: 
index  Type  both_susp_2  brand   gen    both
0      0     1            0   6133  5636  5446.0
1      0     2            0      0  3239     NaN
2      0     3            0   6032  5870  5484.0

Answer 2

你也可以使用pyjanitor中的pivot_longer函数;目前，您必须从github安装最新的开发版本:

# install latest dev version
# pip install git+https://github.com/ericmjl/pyjanitor.git
import janitor
df.pivot_longer(index = None, 
names_to = ('.value', 'Type'), 
names_sep = '_')
Type  brand   gen  both
0    1   6133  5636  5446
1    2      0  3239     0
2    3   6032  5870  5484

.value为指示剂;列名称中与.value(brand, gen, both)对齐的部分保留为列名称，而与Type对齐的部分成为新列Type中的值。