在不使用 for 循环的情况下重新格式化数据帧

Question

我想转换如下数据框：

id  event_type count

1      "a"       3
1      "b"       5
2      "a"       1
3      "b"       2

进入如下数据框：

id    a    b   a > b
1     3    5     0
2     1    0     1
3     0    2     0

不使用 for 循环。这样做的正确pythonic（Pandas-tonic？）方式是什么？

Answer 1

嗯，不确定这是否正是您所需要的，或者它是否必须比这更灵活。但是，这将是一种方法 - 假设缺失值可以替换为 0。

import pandas as pd
from io import StringIO

# Creating and reading the data

data = """
id  event_type count
1      "a"       3
1      "b"       5
2      "a"       1
3      "b"       2
"""
df = pd.read_csv(StringIO(data), sep='\s+')

# Transforming

df_ = pd.pivot_table(df, index='id', values='count', columns='event_type') \
        .fillna(0).astype(int)
df_['a > b'] = (df_['a'] > df_['b']).astype(int)

df_ 将采用以下形式：

event_type  a  b  a > b
id                     
1           3  5      0
2           1  0      1
3           0  2      0

Answer 2

这可以分为两部分。

• 枢轴see post
• 分配新列

解决方案

df.set_index(
    [‘id’, ‘event_type’]
)[‘count’].unstack(
    fill_value=0
).assign(**{
    ‘a < b’: lambda d: d.eval(‘a < b’)
})