Python Pandas Dataframe：将多列中的行变成多列

Question

我有这样的数据框：

产品	颜色	等级	价格	尺寸
苹果	黄色	A	1000	3
苹果	绿色	B	500	4
香蕉	黄色	B	2000	5
香蕉	绿色	A	3000	6

我想将数据框转换为：

产品	价格_黄色_A	尺寸_黄色_A	价格_黄色_B	尺寸_黄色_B	价格_绿色_A	尺寸_绿色_A	价格_绿色_B	尺寸_绿色_B
苹果	1000	3	0	0	0	0	500	4
香蕉	0	0	2000	5	3000	6	0	0

如何做到这一点？

Answer 1

您可以使用

[pd.pivot()][1]

以及其他一些中间步骤来实现此目的。

首先创建一个组合的

Colour

和

Grade

的列，如下所示：

df['Combined'] = df['Colour'] + '_' + df['Grade']

0    Yellow_A
1     Green_B
2    Yellow_B
3     Green_A
Name: Combined, dtype: object

然后

pivot()

数据框，保留

Product

作为索引，使用新的

Combined

列作为列，使用

Price

和

Size

列作为值。 我添加了

.fillna(0)

以在空格中添加 0。像这样：

new_df = df.pivot(index='Product', columns=['Combined'], values=['Price', 'Size']).fillna(0)

           Price                              Size                          
Combined Green_A Green_B Yellow_A Yellow_B Green_A Green_B Yellow_A Yellow_B
Product                                                                     
Apple        0.0   500.0   1000.0      0.0     0.0     4.0      3.0      0.0
Banana    3000.0     0.0      0.0   2000.0     6.0     0.0      0.0      5.0

这将返回所需的表，但具有多级列，因此我们可以使用一些列表理解将列重命名为所需的列名称，如下所示：

new_df.columns = [col[0]+'_'+col[1] for col in new_df.columns]

         Price_Green_A  Price_Green_B  Price_Yellow_A  Price_Yellow_B  Size_Green_A  Size_Green_B  Size_Yellow_A  Size_Yellow_B
Product                                                                                                                        
Apple              0.0          500.0          1000.0             0.0           0.0           4.0            3.0            0.0
Banana          3000.0            0.0             0.0          2000.0           6.0           0.0            0.0            5.0

完整代码：

df['Combined'] = df['Colour'] + '_' + df['Grade']
new_df = df.pivot(index='Product', columns=['Combined'], values=['Price', 'Size']).fillna(0)
new_df.columns = [col[0]+'_'+col[1] for col in new_df.columns]