Pandas lange zu Breite umzuformen, die von zwei Variablen

Habe ich die Daten im long-format und versuche, neu zu gestalten, zu breit, aber es scheint nicht, eine einfache Möglichkeit, dies zu tun mit Schmelzen/stack/unstack:

Salesman  Height   product      price
  Knut      6        bat          5
  Knut      6        ball         1
  Knut      6        wand         3
  Steve     5        pen          2

Wird:

Salesman  Height    product_1  price_1  product_2 price_2 product_3 price_3  
  Knut      6        bat          5       ball      1        wand      3
  Steve     5        pen          2        NA       NA        NA       NA

Denke ich, dass Stata kann so etwas mit der reshape Befehl.

Haben Sie wirklich Sorge, dass die zwei schwenkbaren Variablen verschachtelt werden: product_1 price_1 product_2 price_2 product_3 price_3? Kann Sie nur product_1 product_2 ... price_1 price_2 ...?
Ja, dass spielt keine Rolle.

InformationsquelleAutor Luke | 2014-04-01

Einer einfachen pivot ausreichend sein für Ihre Bedürfnisse, aber dies ist, was ich Tat, um zu reproduzieren Ihre gewünschte Ausgabe:

df['idx'] = df.groupby('Salesman').cumcount()

Nur das hinzufügen einer in group counter/index erhalten Sie auf dem besten Weg dorthin, aber die Spaltenbeschriftungen werden nicht wie gewünscht:

print df.pivot(index='Salesman',columns='idx')[['product','price']]

        product              price        
idx            0     1     2      0   1   2
Salesman                                   
Knut         bat  ball  wand      5   1   3
Steve        pen   NaN   NaN      2 NaN NaN

Näher an Ihre gewünschte Ausgabe habe ich noch folgende:

df['prod_idx'] = 'product_' + df.idx.astype(str)
df['prc_idx'] = 'price_' + df.idx.astype(str)

product = df.pivot(index='Salesman',columns='prod_idx',values='product')
prc = df.pivot(index='Salesman',columns='prc_idx',values='price')

reshape = pd.concat([product,prc],axis=1)
reshape['Height'] = df.set_index('Salesman')['Height'].drop_duplicates()
print reshape

         product_0 product_1 product_2  price_0  price_1  price_2  Height
Salesman                                                                 
Knut           bat      ball      wand        5        1        3       6
Steve          pen       NaN       NaN        2      NaN      NaN       5

Bearbeiten: wenn Sie möchten, zu verallgemeinern das Verfahren auf weitere Variablen, die ich denke, Sie könnte etwas tun, wie die folgenden (obwohl es vielleicht nicht effizient genug):

df['idx'] = df.groupby('Salesman').cumcount()

tmp = []
for var in ['product','price']:
    df['tmp_idx'] = var + '_' + df.idx.astype(str)
    tmp.append(df.pivot(index='Salesman',columns='tmp_idx',values=var))

reshape = pd.concat(tmp,axis=1)

@Luke sagte:

Denke ich, dass Stata kann so etwas mit der reshape Befehl.

Du kannst, aber ich denke, Sie brauchen auch eine innerhalb der Gruppe counter", um die Umgestaltung in stata, um Ihre gewünschte Ausgabe:

     +-------------------------------------------+
     | salesman   idx   height   product   price |
     |-------------------------------------------|
  1. |     Knut     0        6       bat       5 |
  2. |     Knut     1        6      ball       1 |
  3. |     Knut     2        6      wand       3 |
  4. |    Steve     0        5       pen       2 |
     +-------------------------------------------+

Wenn Sie hinzufügen idx dann kann man Umformen in stata:

reshape wide product price, i(salesman) j(idx)

Funktioniert gut. Dies wäre ein nettes feature für die pandas. Es gibt bereits wide_to_long, warum nicht in die andere Richtung.
Vereinbart ... diese Art der Neugestaltung ist eines der nützlichsten Werkzeuge in stata.
Ja, das ist im Grunde das was ich am Ende tun, obwohl Sie auch zu trennen die Spalten ändern sich nicht, wie Höhe, drop dupliziert und dann concat später.

InformationsquelleAutor Karl D.

15

Etwas alt aber ich poste dieses für andere Menschen.

Was Sie wollen, kann erreicht werden, aber sollten Sie wahrscheinlich nicht wollen, dass es 😉
Pandas unterstützt hierarchische Indizes für beide Zeilen und Spalten.
In Python 2.7.x ...
```
from StringIO import StringIO

raw = '''Salesman  Height   product      price
  Knut      6        bat          5
  Knut      6        ball         1
  Knut      6        wand         3
  Steve     5        pen          2'''
dff = pd.read_csv(StringIO(raw), sep='\s+')

print dff.set_index(['Salesman', 'Height', 'product']).unstack('product')
```
Produziert wahrscheinlich mehr praktische Darstellung als das, was Sie waren auf der Suche für
```
                price             
product          ball bat pen wand
Salesman Height                   
Knut     6          1   5 NaN    3
Steve    5        NaN NaN   2  NaN
```
Den Vorteil der Verwendung von set_index und entstapeln vs eine Funktion als Drehpunkt, können Sie brechen die Vorgänge unten in klare kleine Schritte, das vereinfacht das Debuggen.

das ist viel cooler als pivot, danke
Warum sind Sie immer noch mit Python 2.7? Wie ist es in Python 3?
Für Python ist3, Sie tun from io import StringIO und verwenden print als Funktion und alles ist gut. Die grundlegende Idee, den index und entstapeln funktioniert identisch.

InformationsquelleAutor Gecko
9
```
pivoted = df.pivot('salesman', 'product', 'price')
```
pg. 192 Python for Data Analysis

Wenn Sie diese Methode (aus dem Buch), habe ich "ValueError: Index enthält doppelte Einträge, nicht "Umformen" auch nach ich verwendet habe, df.drop_duplicates()

InformationsquelleAutor chucklukowski

Hier eine andere Lösung mehr konkretisiert, entnommen Chris Albon Website.

Erstellen "lange" dataframe

raw_data = {'patient': [1, 1, 1, 2, 2],
                'obs': [1, 2, 3, 1, 2],
          'treatment': [0, 1, 0, 1, 0],
              'score': [6252, 24243, 2345, 2342, 23525]}

df = pd.DataFrame(raw_data, columns = ['patient', 'obs', 'treatment', 'score'])

Pandas lange zu Breite umzuformen, die von zwei Variablen

Eine "große" Daten

df.pivot(index='patient', columns='obs', values='score')

Pandas lange zu Breite umzuformen, die von zwei Variablen

InformationsquelleAutor Charles Clayton

-4

Umgestaltung docs sind hier

Du suchst pd.wide_to_long() (das ist die direkte analoge des stata-Befehl)

Nicht wide_to_long gehen in die entgegengesetzte Richtung? Ich will von lange zu Breite.
hmm, könnte eine pivot dann

InformationsquelleAutor Jeff

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