在 Pandas 中，如何将“长”表转换为“宽而稀疏”表？答案

【问题标题】：In Pandas, how can I convert a "long" table to a "wide and sparse" table?在 Pandas 中，如何将“长”表转换为“宽而稀疏”表？
【发布时间】：2017-09-28 00:52:27
【问题描述】：

我的术语很糟糕，所以这个值得解释一下。想象一下，我有一个这样的 DataFrame（我称之为“长”表）：

time       stock     price
---------------------------
13:03:00   AAPL      100.00
13:03:00   SPY       200.00
13:03:01   AAPL      100.01
13:03:02   SPY       200.01
13:03:03   SPY       200.02
.
.
.

我想把它转换成这样的 DataFrame（我称之为“宽而稀疏”的表）：

time       AAPL      SPY
---------------------------
13:03:00   100.00    200.00
13:03:01   100.01    Nan
13:03:02   Nan       200.01
13:03:03   Nan       200.02

所以显然这是一个相当大的转变。有没有内置函数可以做到这一点？这似乎是一件很常见的事情。

谢谢！

【问题讨论】：

标签： python pandas numpy dataframe sparse-matrix

【解决方案1】：

你可以使用pivot:

df = df.pivot(index='time', columns='stock', values='price')
print (df)
stock       AAPL     SPY
time                    
13:03:00  100.00  200.00
13:03:01  100.01     NaN
13:03:02     NaN  200.01
13:03:03     NaN  200.02

unstack 的另一个解决方案：

df = df.set_index(['time', 'stock']).price.unstack()
print (df)
stock       AAPL     SPY
time                    
13:03:00  100.00  200.00
13:03:01  100.01     NaN
13:03:02     NaN  200.01
13:03:03     NaN  200.02

但如果得到：

ValueError：索引包含重复条目，无法重塑

是否需要使用pivot_table 和一些聚合函数，默认np.mean。

print (df)
       time stock   price
0  13:03:00  AAPL  100.00
1  13:03:00   SPY  200.00
2  13:03:01  AAPL  100.01
3  13:03:02   SPY  200.01
4  13:03:03   SPY  200.02
5  13:03:03   SPY  500.02 <- duplicates for same time and stock 


df = df.pivot_table(index='time', columns='stock', values='price')
print (df)
stock       AAPL     SPY
time                    
13:03:00  100.00  200.00
13:03:01  100.01     NaN
13:03:02     NaN  200.01
13:03:03     NaN  350.02

重复time 和stock 的另一种可能的解决方案：

df = df.groupby(['time', 'stock']).price.mean().unstack()
print (df)
stock       AAPL     SPY
time                    
13:03:00  100.00  200.00
13:03:01  100.01     NaN
13:03:02     NaN  200.01
13:03:03     NaN  350.02

【讨论】：