這應該是一個簡單的問題，但我認為我只是錯過了我應該搜索的關鍵字。假設我有一個兩列長的數據集，如下所示：test = pd.DataFrame( { 'color': ['white', 'white', 'white', 'red', 'red', 'red', 'black', 'black', 'black'], 'value': [1,2,3,4,5,6,7,8,9] })如何將其轉換為以下格式： white red black 1 4 7 2 5 8 3 6 9 我意識到這應該是一個簡單的樞軸函數，例如：test.pivot('color', 'value')，但這會產生與周圍 NaN 的對角線中的值。有什么辦法可以解決這個問題嗎？
3 回答
catspeake
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嘗試：
test["id"]=test.groupby("color")["color"].cumcount()
test.pivot(index="id", columns="color", values="value")
輸出：
color black red white
id
0 7 4 1
1 8 5 2
2 9 6 3
白衣非少年
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我已經使用pandas庫使用分組函數做了一些快速解決方案
for i in test.groupby('color'):
print(i[0])
for j in range(len(i[1])):
for k in i[1].values:
print(k[1])
break
輸出：
black
7
8
9
red
4
5
6
white
1
2
3
富國滬深
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您可以從以下 3 個系列中創建序列、重置索引以及重新創建數據幀：
df = pd.DataFrame({'color': ['white', 'white', 'white', 'red', 'red', 'red', 'black', 'black', 'black'],
'value': [1,2,3,4,5,6,7,8,9]})
serie_white = df['value'][df['color'] == "white"].reset_index(drop=True)
serie_red = df['value'][df['color'] == "red"].reset_index(drop=True)
serie_black = df['value'][df['color'] == "black"].reset_index(drop=True)
result = pd.DataFrame({'white': serie_white, 'red': serie_red, 'black': serie_black})
print(result)
輸出：
white red black
0 1 4 7
1 2 5 8
2 3 6 9
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