熊猫数据透视表 - 重新排列

Question

我有一个带有一些列的熊猫数据框。我想以不同的方式重新排列它们。下面是一个例子：

time,name,feature,value
33 20 May 2016 14:00:00 -0700,John,badL,2
45 19 May 2016 18:00:00 -0700,John,badL,1
120 17 May 2016 11:00:00 -0700,John,badL,1
220 20 May 2016 14:00:00 -0700,John,totalL,20
450 19 May 2016 18:00:00 -0700,John,totalL,15
330 18 May 2016 15:00:00 -0700,Mary,badL,2
330 18 May 2016 15:00:00 -0700,Mary,totalL,20
550 21 May 2016 12:00:00 -0700,Mary,adCmd,4
700 22 May 2016 16:00:00 -0700,Mary,PC,3
800 22 May 2016 16:00:00 -0700,Mary,eCon,200

注意：第一列值（时间）前面是索引值（33、45,120、...）。 从上面的数据框中，我希望得到的数据框为：

time,name,badL,totalL,adCmd,PC,eCon
20 May 2016 14:00:00 -0700,John,2,20,0,0,0
19 May 2016 18:00:00 -0700,John,1,15,0,0,0
17 May 2016 11:00:00 -0700,John,1,0,0,0,0
18 May 2016 15:00:00 -0700,Mary,2,20,0,0,0
21 May 2016 12:00:00 -0700,Mary,0,0,4,0,0
22 May 2016 16:00:00 -0700,Mary,0,0,0,3,200

注意：5 月 17 日，John 没有任何总计 L。所以，用 0 填充它。

有没有一种优雅的方法来做到这一点？我将时间字段设置为 pd.to_datetime，然后，比较...看起来很乏味。对于上面的例子，我只有两个“特征”（badL，totalL）。以后我还会有几个。

这就是我所拥有的 - 但是，它为第二个功能添加了不同的行......（totalL）......而不是将其放在同一行中。

for f in ['badL', 'totalL']:
    dff = df[df.feature == f]
    print dff
    if len(dff.index) > 0:
        fullFeatureDf[f] = dff.feature_value

Answer 1

设置

from StringIO import StringIO
import pandas as pd

text = '''time,name,f1,value
20 May 2016 14:00:00 -0700,John,badL,2
19 May 2016 18:00:00 -0700,John,badL,1
17 May 2016 11:00:00 -0700,John,badL,1
20 May 2016 14:00:00 -0700,John,totalL,20
19 May 2016 18:00:00 -0700,John,totalL,15
17 May 2016 11:00:00 -0700,John,totalL,12
'''

df = pd.read_csv(StringIO(text))

print df

                         time  name      f1  value
0  20 May 2016 14:00:00 -0700  John    badL      2
1  19 May 2016 18:00:00 -0700  John    badL      1
2  17 May 2016 11:00:00 -0700  John    badL      1
3  20 May 2016 14:00:00 -0700  John  totalL     20
4  19 May 2016 18:00:00 -0700  John  totalL     15
5  17 May 2016 11:00:00 -0700  John  totalL     12

使用unstack的解决方案

df = df.set_index(['time', 'name', 'f1'])

print df

                                        value
time                       name f1           
20 May 2016 14:00:00 -0700 John badL        2
19 May 2016 18:00:00 -0700 John badL        1
17 May 2016 11:00:00 -0700 John badL        1
20 May 2016 14:00:00 -0700 John totalL     20
19 May 2016 18:00:00 -0700 John totalL     15
17 May 2016 11:00:00 -0700 John totalL     12

然后取消堆叠以执行枢轴。它获取行索引的一部分并将其移动为列。

print df.unstack()

                                value       
f1                               badL totalL
time                       name             
17 May 2016 11:00:00 -0700 John     1     12
19 May 2016 18:00:00 -0700 John     1     15
20 May 2016 14:00:00 -0700 John     2     20

---

在精神上，这与 Yakym Pirozhenko 的解决方案相同。只是一种稍微不同的方式。这对我来说更直观，但对你来说可能不是。

Answer 2

这是df.pivot的工作：

import pandas as pd
from io import StringIO

df = pd.read_csv(StringIO(
'''
time,name,feature,value
33 20 May 2016 14:00:00 -0700,John,badL,2
45 19 May 2016 18:00:00 -0700,John,badL,1
120 17 May 2016 11:00:00 -0700,John,badL,1
220 20 May 2016 14:00:00 -0700,John,totalL,20
450 19 May 2016 18:00:00 -0700,John,totalL,15
330 18 May 2016 15:00:00 -0700,Mary,badL,2
330 18 May 2016 15:00:00 -0700,Mary,totalL,20
550 21 May 2016 12:00:00 -0700,Mary,adCmd,4
700 22 May 2016 16:00:00 -0700,Mary,PC,3
800 22 May 2016 16:00:00 -0700,Mary,eCon,200
'''), sep=',').set_index(['time', 'name'])

df_new = df.pivot(columns='feature').fillna(0).astype(int)

#                                     value
# feature                                PC adCmd badL eCon totalL
# time                           name
# 120 17 May 2016 11:00:00 -0700 John     0     0    1    0      0
# 220 20 May 2016 14:00:00 -0700 John     0     0    0    0     20
# 33 20 May 2016 14:00:00 -0700  John     0     0    2    0      0
# 330 18 May 2016 15:00:00 -0700 Mary     0     0    2    0     20
# 45 19 May 2016 18:00:00 -0700  John     0     0    1    0      0
# 450 19 May 2016 18:00:00 -0700 John     0     0    0    0     15
# 550 21 May 2016 12:00:00 -0700 Mary     0     4    0    0      0
# 700 22 May 2016 16:00:00 -0700 Mary     3     0    0    0      0
# 800 22 May 2016 16:00:00 -0700 Mary     0     0    0  200      0