使用 pandas 将“平面”csv 数据转换为表格答案

【问题标题】：Converting "flat" csv data to table with pandas使用 pandas 将“平面”csv 数据转换为表格
【发布时间】：2015-04-20 14:35:49
【问题描述】：

我有一个员工工作时间的 CSV 文件。每行包含员工、日期和小时数列。一个例子是：

Employee,Date,Hours
A,2015-01-02,10
A,2015-01-03,8
A,2015-01-04,5
B,2015-01-02,8
B,2015-01-03,2
C,2015-01-03,8
C,2015-01-04,8

我正在寻找的是一个 Pandas 数据框，其中行索引是日期，每列是员工，数据是小时数，例如：

Date         A     B     C
2015-01-02   10    8     None
2015-01-03   8     2     8
2015-01-04   5     None  8

也许我在搜索错误的术语，但是在 pandas 中是否有一种简单的方法可以在导入 csv 文件时进行这种转换？

【问题讨论】：

标签： python pandas import

【解决方案1】：

使用read_csv 加载您的csv 后，如下所示：df = pd.read_csv(file_path) 然后您可以使用pivot 并将列Employee 和Date 分别作为列和索引传递：

In [91]:

df.pivot(columns='Employee', index='Date')
Out[91]:
           Hours        
Employee       A   B   C
Date                    
2015-01-02    10   8 NaN
2015-01-03     8   2   8
2015-01-04     5 NaN   8

【讨论】：