将熊猫中的数据框从迭代列表转换为正确的列和行[重复]答案

【问题标题】：Transform dataframe in pandas from an iterative list to proper columns and rows [duplicate]将熊猫中的数据框从迭代列表转换为正确的列和行[重复]
【发布时间】：2019-05-03 11:17:36
【问题描述】：

我有一个看起来像

的数据框

Country | IndicatorName | Value
Spain   | Indicator1    | 3
Spain   | Indicator2    | 4
Germany | Indicator16   | 24
......

我想将其转换为具有 IndicatorName 列、Country 行和 Value 交叉点的数据框

Country | Indicator 1 | Indicator 2 | Indicator 3 | ......
Spain   |     3       |     4       |   16        | ......
Germany |     23      |     232     |   232       | ......
.......

我正在尝试通过 groupby(["IndicatorName","Value"]) 但不确定如何继续

import pandas as pd
indicators = pd.read_csv("Indicators.csv")
indicators.groupbby(["IndicatorName","Value"])
.....

是否有适当的方法来处理这个问题，还是需要通过迭代来完成？

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe machine-learning

【解决方案1】：

我不确定初始 df 格式，因为所需的 df 似乎具有不同的值。

以下有用吗？

df = pd.DataFrame({'Country' : ['Spain', 'Spain', 'Germany'],
                   'IndicatorName':['Indicator1', 'Indicator2', 'Indicator16'],
                  'Value':[3, 4, 24]
                  })


df.pivot(index = 'Country', columns='IndicatorName', values='Value').fillna(0)


IndicatorName   Indicator1  Indicator16     Indicator2
    Country             
    Germany            0.0        24.0              0.0
    Spain              3.0         0.0              4.0

【讨论】：

有帮助的没问题 :)
@arkaitz Jimenez 我还不能对你的帖子发表评论。这对我的支点很有帮助stackoverflow.com/questions/47152691/how-to-pivot-a-dataframe
我收到“ValueError：索引包含重复条目，无法重塑”
您好，请参阅上面的链接问题 1 答案 - 这是因为 pandas 试图重新索引具有重复条目的列或索引对象。可以使用多种方法来执行数据透视。其中一些不太适合当要求它在其中旋转的键存在重复时。您可能需要 pivot_table() 和某种形式的聚合函数
是的，我想这正是我所需要的