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將幾行按列值連接成一行，并根據連接的行數將結果數據幀拆分為多個數據幀

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將幾行按列值連接成一行，并根據連接的行數將結果數據幀拆分為多個數據幀

Python

慕田峪9158850 2022-06-28 10:33:15

我有一個熊貓數據框，其中幾行共享特定的列值。對于這些行，我想將這些行連接成一行。并且單個具有共享列值的行數存在變化，我想將這些數據幀拆分為它們自己單獨的數據幀，因此對于特定數量的共享行是一個唯一的數據幀。這是我想要的一個例子。import pandas as pddata = [['tom', 2], ['ni2ck', 2], ['j3uli', 4] , ['nic4k', 4], ['jul5i', 4] , ['nic6k', 7], ['ju7li', 7] , ['nic8k', 7], ['ju9li', 7] , ['nic1k', 8], ['car', 8]]df = pd.DataFrame(data, columns = ['Name', 'Age']) df 上面的代碼生成原始數據框的樣子結果將是Name Age0 tom 21 ni2ck 22 j3uli 43 nic4k 44 jul5i 45 nic6k 76 ju7li 77 nic8k 78 ju9li 79 nic1k 810 car 8我想將共享相同 Age 列的所有行放入一行，然后根據為每個共享行生成的列數分離數據框。所以結果看起來像這樣第一個結果數據幀，它有兩行，因為有兩行共享相同的列數。Name Name Age0 tom ni2ck 21 nic1k car 8第二個結果數據框Name Name Name Age0 j3uli nic4k jul5i 4第三個結果數據框 Name Name Name Name Age0 nic6k ju7li nic8k ju9li 7

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2 回答

溫溫醬

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這是一種方法

df['New']=df.groupby('Age').cumcount()

s=df.pivot(index='Age',columns='New',values='Name')

l=[ y.dropna(1) for _ , y in s.groupby(s.isnull().sum(1))]

l[0]

New 0 1 2 3

Age

7 nic6k ju7li nic8k ju9li

l[1]

New 0 1 2

Age

4 j3uli nic4k jul5i

l[2]

New 0 1

Age

2 tom ni2ck

8 nic1k car

反對回復 2022-06-28

紅顏莎娜

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使用collections.defaultdict

from collections import defaultdict

d = defaultdict(list)

for age, df_ in df.groupby('Age'):

d[len(df_.T.columns)].append(df_.reset_index(drop=True).T.loc[['Name']].assign(Age=age))

d = {k: pd.concat(v, ignore_index=True ) for k,v in d.items()}

然后，通過它們擁有的名稱數量訪問數據框。例如，

>>> d[2]

0 1 Age

0 tom ni2ck 2

1 nic1k car 8

>>> d[3]

0 1 2 Age

0 j3uli nic4k jul5i 4

反對回復 2022-06-28

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