Pandas：将分类列分成多列

Question

想象一下以下格式的 Pandas 数据框：

id  type  v1  v2
1   A     6   9
1   B     4   2
2   A     3   7
2   B     3   6

我想将此数据框转换为以下格式：

id  A_v1  A_v2  B_v1  B_v2
1   6     9     4     2
2   3     7     3     6

有没有一种优雅的方式来做到这一点？

Answer 1

您可以使用set_index 将type 和id 列移动到索引中， 然后unstack 将type 索引级别移动到列索引中。您不必担心 v 值 - 索引所在的位置决定了值的排列。

结果是一个带有a MultiIndex 列索引的DataFrame：

In [181]: df.set_index(['type', 'id']).unstack(['type'])
Out[181]: 
     v1    v2   
type  A  B  A  B
id              
1     6  4  9  2
2     3  3  7  6

通常，MultiIndex 比扁平列索引更可取。 它为您提供了更好的方法来根据type 或v 值选择或操作数据。

如果您希望重新排列列以完全匹配所需输出中显示的顺序，您可以使用df.reindex:

df = df.reindex(columns=sorted(df.columns, key=lambda x: x[::-1]))

产量

     v1 v2 v1 v2
type  A  A  B  B
id              
1     6  9  4  2
2     3  7  3  6

如果您希望将列索引展平为单个级别，那么

df.columns = ['{}_{}'.format(t, v) for v,t in df.columns]

产量

    A_v1  A_v2  B_v1  B_v2
id                        
1      6     9     4     2
2      3     7     3     6