熊猫从长到宽重塑，由两个变量答案

【问题标题】：Pandas long to wide reshape, by two variables熊猫从长到宽重塑，由两个变量
【发布时间】：2014-05-12 23:56:11
【问题描述】：

我有长格式的数据，正在尝试重新调整为宽格式，但似乎没有一种直接的方法可以使用 melt/stack/unstack：

Salesman  Height   product      price
  Knut      6        bat          5
  Knut      6        ball         1
  Knut      6        wand         3
  Steve     5        pen          2

变成：

Salesman  Height    product_1  price_1  product_2 price_2 product_3 price_3  
  Knut      6        bat          5       ball      1        wand      3
  Steve     5        pen          2        NA       NA        NA       NA

我认为 Stata 可以用 reshape 命令做这样的事情。

【问题讨论】：

你真的关心两个旋转变量是否交错：product_1 price_1 product_2 price_2 product_3 price_3？他们可以只是product_1 product_2 ... price_1 price_2 ...吗？
是的，没关系。

标签： python pandas stata reshape

【解决方案1】：

一个简单的支点可能足以满足您的需求，但这是我为重现您想要的输出所做的：

df['idx'] = df.groupby('Salesman').cumcount()

只需在组内添加计数器/索引即可让您大部分时间到达那里，但列标签不会如您所愿：

print df.pivot(index='Salesman',columns='idx')[['product','price']]

        product              price        
idx            0     1     2      0   1   2
Salesman                                   
Knut         bat  ball  wand      5   1   3
Steve        pen   NaN   NaN      2 NaN NaN

为了更接近您想要的输出，我添加了以下内容：

df['prod_idx'] = 'product_' + df.idx.astype(str)
df['prc_idx'] = 'price_' + df.idx.astype(str)

product = df.pivot(index='Salesman',columns='prod_idx',values='product')
prc = df.pivot(index='Salesman',columns='prc_idx',values='price')

reshape = pd.concat([product,prc],axis=1)
reshape['Height'] = df.set_index('Salesman')['Height'].drop_duplicates()
print reshape

         product_0 product_1 product_2  price_0  price_1  price_2  Height
Salesman                                                                 
Knut           bat      ball      wand        5        1        3       6
Steve          pen       NaN       NaN        2      NaN      NaN       5

编辑：如果您想将该过程推广到更多变量，我认为您可以执行以下操作（尽管它可能不够高效）：

df['idx'] = df.groupby('Salesman').cumcount()

tmp = []
for var in ['product','price']:
    df['tmp_idx'] = var + '_' + df.idx.astype(str)
    tmp.append(df.pivot(index='Salesman',columns='tmp_idx',values=var))

reshape = pd.concat(tmp,axis=1)

@Luke 说：

我认为 Stata 可以用 reshape 命令做这样的事情。

你可以，但我认为你还需要一个组内计数器来在 stata 中重塑以获得你想要的输出：

     +-------------------------------------------+
     | salesman   idx   height   product   price |
     |-------------------------------------------|
  1. |     Knut     0        6       bat       5 |
  2. |     Knut     1        6      ball       1 |
  3. |     Knut     2        6      wand       3 |
  4. |    Steve     0        5       pen       2 |
     +-------------------------------------------+

如果您添加idx，那么您可以在stata 中进行重塑：

reshape wide product price, i(salesman) j(idx)

【讨论】：

效果很好。对于熊猫来说，这将是一个不错的功能。已经有wide_to_long了，为什么不是另一个方向。
同意...这种重塑是 stata 中更有用的工具之一。
是的，这基本上就是我最终要做的，尽管您还必须分离出不会改变的列，例如高度，删除重复项，然后再将它们连接起来。

【解决方案2】：

这是另一个更充实的解决方案，取自Chris Albon's site。

创建“长”数据框

raw_data = {'patient': [1, 1, 1, 2, 2],
                'obs': [1, 2, 3, 1, 2],
          'treatment': [0, 1, 0, 1, 0],
              'score': [6252, 24243, 2345, 2342, 23525]}

df = pd.DataFrame(raw_data, columns = ['patient', 'obs', 'treatment', 'score'])

制作“宽”数据

df.pivot(index='patient', columns='obs', values='score')

【讨论】：

【解决方案3】：

有点旧，但我会为其他人发布这个。

你想要的可以实现，但你可能不应该想要它；） Pandas 支持行和列的分层索引。在 Python 2.7.x ...

from StringIO import StringIO

raw = '''Salesman  Height   product      price
  Knut      6        bat          5
  Knut      6        ball         1
  Knut      6        wand         3
  Steve     5        pen          2'''
dff = pd.read_csv(StringIO(raw), sep='\s+')

print dff.set_index(['Salesman', 'Height', 'product']).unstack('product')

产生一个可能比您正在寻找的更方便的表示

                price             
product          ball bat pen wand
Salesman Height                   
Knut     6          1   5 NaN    3
Steve    5        NaN NaN   2  NaN

使用 set_index 和 unstacking 与单个函数作为枢轴相比的优势在于，您可以将操作分解为清晰的小步骤，从而简化调试。

【讨论】：

你为什么还在使用 Python 2.7？在 Python 3 中怎么样？
对于 python3，你做from io import StringIO 并使用 print 作为一个函数，一切都很好。设置索引和取消堆叠的基本思想是相同的。

【解决方案4】：

Karl D 的解决方案是问题的核心。但我发现旋转所有内容要容易得多（使用.pivot_table，因为有两个索引列）然后sort 并分配列以折叠MultiIndex：

df['idx'] = df.groupby('Salesman').cumcount()+1
df = df.pivot_table(index=['Salesman', 'Height'], columns='idx', 
                    values=['product', 'price'], aggfunc='first')

df = df.sort_index(axis=1, level=1)
df.columns = [f'{x}_{y}' for x,y in df.columns]
df = df.reset_index()

输出：

  Salesman  Height  price_1 product_1  price_2 product_2  price_3 product_3
0     Knut       6      5.0       bat      1.0      ball      3.0      wand
1    Steve       5      2.0       pen      NaN       NaN      NaN       NaN

【讨论】：

非常感谢。虽然我的数据框中已经有了 idx col，但您的解决方案能够将重复措施从长格式变为宽格式。 Pandas 为wide_to_long() 提供此功能，但不为 long_to_wide 提供此功能。伤心。
你好，你能帮我stackoverflow.com/questions/66964780/…
与 Stata 背景相当相关。

【解决方案5】：

pivoted = df.pivot('salesman', 'product', 'price')

页。 192 Python 用于数据分析

【讨论】：

使用此方法时（来自书中），即使我使用了 df.drop_duplicates()，我也会收到“ValueError：索引包含重复条目，无法重塑”

【解决方案6】：

一个老问题；这是对已经很好的答案的补充。来自pyjanitor 的pivot_wider 可能有助于作为从长到宽重塑的抽象（它是pd.pivot 的包装器）：

# pip install pyjanitor
import pandas as pd
import janitor as jn

idx = df.groupby(['Salesman', 'Height']).cumcount().add(1)

(df.assign(idx = idx)
   .pivot_wider(index = ['Salesman', 'Height'], names_from = 'idx')
)
 
  Salesman  Height product_1 product_2 product_3  price_1  price_2  price_3
0     Knut       6       bat      ball      wand      5.0      1.0      3.0
1    Steve       5       pen       NaN       NaN      2.0      NaN      NaN

【讨论】：