将 Pandas 数据框转换为表格并根据满足的条件填充值？答案

【问题标题】：Transform a Pandas Dataframe into a Table and populate values based on a condition being met?将 Pandas 数据框转换为表格并根据满足的条件填充值？
【发布时间】：2019-01-27 12:52:13
【问题描述】：

我有一个 csv 文件，其中包含我正在使用 pandas.read_csv 方法读取的假期列表。我想将状态转换为第一列，将唯一的假期日期转换为其他列。并且仅当该州有假期时才用布尔值 True 填充行；否则为假。

这是所需的数据框：

这是我正在读取的 csv：

这是我的代码：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('Holidays.csv')
#print(df.head())
df = df.transpose()
print(df)

这是 csv：

State   Official Leaves
Michigain   28-01-2019
Texas   30-01-2019
Florida 05-02-2019
Hawaii  04-07-2019
Arizona 04-07-2019
North Carolina  04-07-2019
Illinois    04-07-2019
Ohio    04-07-2019
Georgia 04-07-2019
Michigain   04-07-2019
Texas   04-07-2019
Florida 04-07-2019
California  04-07-2019

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe

【解决方案1】：

考虑到df 看起来像：

print(df)

     States Official Leaves
0  Michigan      2019-01-28
1     Texas      2019-01-30
2   Florida      2019-02-05
3    Hawaii      2019-07-04

为日期和月份的字符串表示添加一列并使用pd.crosstab()

df['day_month']=df['Official Leaves'].dt.strftime('%b-%d')
pd.crosstab(df.States,df.day_month).astype(bool).reset_index().rename_axis(None,1)
#if you want states as index, just remove the reset_index() from the code
     States  Feb-05  Jan-28  Jan-30  Jul-04
0   Florida    True   False   False   False
1    Hawaii   False   False   False    True
2  Michigan   False    True   False   False
3     Texas   False   False    True   False

注意：如果 Official leaves 列的 dtype 是 object ，则使用 df['Official Leaves']=pd.to_datetime(df['Official Leaves']) 将其转换为 datetime

【讨论】：

【解决方案2】：

在一（长）行中

df = df.pivot(index='State', columns='Official Leaves', values='Official Leaves') \
        .fillna(False) \
        .applymap(lambda x: True if x else False)

将列名更改为该日期格式

df.columns = pd.to_datetime(df.columns) \
                 .to_series() \
                 .apply(lambda x: x.strftime('%b-%d'))

【讨论】：