wie unstack (oder pivot?) in pandas

Ich habe einen dataframe, der wie folgt aussieht:

import pandas as pd
datelisttemp = pd.date_range('1/1/2014', periods=3, freq='D')
s = list(datelisttemp)*3
s.sort()
df = pd.DataFrame({'BORDER':['GERMANY','FRANCE','ITALY','GERMANY','FRANCE','ITALY','GERMANY','FRANCE','ITALY' ], 'HOUR1':[2 ,2 ,2 ,4 ,4 ,4 ,6 ,6, 6],'HOUR2':[3 ,3 ,3, 5 ,5 ,5, 7, 7, 7], 'HOUR3':[8 ,8 ,8, 12 ,12 ,12, 99, 99, 99]}, index=s)

Gibt mir:

Out[458]: df

             BORDER  HOUR1  HOUR2  HOUR3
2014-01-01  GERMANY      2      3      8
2014-01-01   FRANCE      2      3      8
2014-01-01    ITALY      2      3      8
2014-01-02  GERMANY      4      5     12
2014-01-02   FRANCE      4      5     12
2014-01-02    ITALY      4      5     12
2014-01-03  GERMANY      6      7     99
2014-01-03   FRANCE      6      7     99
2014-01-03    ITALY      6      7     99

Ich will die endgültige dataframe Aussehen:

             HOUR  GERMANY  FRANCE  ITALY
2014-01-01   1     2        2       2     
2014-01-01   2     3        3       3
2014-01-01   3     8        8       8 
2014-01-02   1     4        4       4
2014-01-02   2     5        5       5
2014-01-02   3    12       12      12
2014-01-03   1     6        6       6
2014-01-03   2     7        7       7
2014-01-03   3    99       99      99

Habe ich Folgendes getan, aber ich bin nicht ganz da:

df['date_col'] = df.index

df2 = melt(df, id_vars=['date_col','BORDER'])  
#Can I keep the same index after melt or do I have to set an index like below?
df2.set_index(['date_col', 'variable'], inplace=True, drop=True)
df2 = df2.sort()

Out[465]: df2

                         BORDER   value
date_col   variable                 
2014-01-01 HOUR1           GERMANY   2
           HOUR1           FRANCE    2
           HOUR1           ITALY     2
           HOUR2           GERMANY   3
           HOUR2           FRANCE    3
           HOUR2           ITALY     3
           HOUR3           GERMANY   8
           HOUR3           FRANCE    8
           HOUR3           ITALY     8
2014-01-02 HOUR1           GERMANY   4
           HOUR1           FRANCE    4
           HOUR1           ITALY     4
           HOUR2           GERMANY   5
           HOUR2           FRANCE    5
           HOUR2           ITALY     5
           HOUR3           GERMANY  12
           HOUR3           FRANCE   12
           HOUR3           ITALY    12
2014-01-03 HOUR1           GERMANY   6
           HOUR1           FRANCE    6
           HOUR1           ITALY     6
           HOUR2           GERMANY   7
           HOUR2           FRANCE    7
           HOUR2           ITALY     7
           HOUR3           GERMANY  99
           HOUR3           FRANCE   99
           HOUR3           ITALY    99

Dachte ich, ich könnte unstack df2, etwas zu bekommen, das ähnelt meinem letzten dataframe aber ich bekomme alle Arten von Fehlern. Ich habe auch versucht, pivot-dieser dataframe, kann aber nicht ganz bekommen, was ich will.

InformationsquelleAutor codingknob | 2014-07-08

Wollen wir Werte (z.B. 'GERMANY') zu Spalte Namen-und Spalten-Namen (z.B. 'HOUR1') werden Werte -- ein-swap-Arten.

Den stack Methode wird die Spaltennamen in die index-Werte, und
die unstack - Methode wird der index-Werte in der Spalte Namen.

So, durch die Verlagerung der Werte in den index, den wir verwenden können stack und unstack durchführen tauschen.

import pandas as pd

datelisttemp = pd.date_range('1/1/2014', periods=3, freq='D')
s = list(datelisttemp)*3
s.sort()
df = pd.DataFrame({'BORDER':['GERMANY','FRANCE','ITALY','GERMANY','FRANCE','ITALY','GERMANY','FRANCE','ITALY' ], 'HOUR1':[2 ,2 ,2 ,4 ,4 ,4 ,6 ,6, 6],'HOUR2':[3 ,3 ,3, 5 ,5 ,5, 7, 7, 7], 'HOUR3':[8 ,8 ,8, 12 ,12 ,12, 99, 99, 99]}, index=s)

df = df.set_index(['BORDER'], append=True)
df.columns.name = 'HOUR'
df = df.unstack('BORDER')
df = df.stack('HOUR')
df = df.reset_index('HOUR')
df['HOUR'] = df['HOUR'].str.replace('HOUR', '').astype('int')
print(df)

Erträge

BORDER      HOUR  FRANCE  GERMANY  ITALY
2014-01-01     1       2        2      2
2014-01-01     2       3        3      3
2014-01-01     3       8        8      8
2014-01-02     1       4        4      4
2014-01-02     2       5        5      5
2014-01-02     3      12       12     12
2014-01-03     1       6        6      6
2014-01-03     2       7        7      7
2014-01-03     3      99       99     99

danke für die ausführliche Erklärung. Es hat mir geholfen, besser zu verstehen, stack/unstack. Danke.

InformationsquelleAutor unutbu

Mit Ihrem df2:

>>> df2.pivot_table(values='value', index=['DATE', 'variable'], columns="BORDER")
BORDER               FRANCE  GERMANY  ITALY
DATE       variable                        
2014-01-01 HOUR1          2        2      2
           HOUR2          3        3      3
           HOUR3          8        8      8
2014-01-02 HOUR1          4        4      4
           HOUR2          5        5      5
           HOUR3         12       12     12
2014-01-03 HOUR1          6        6      6
           HOUR2          7        7      7
           HOUR3         99       99     99

[9 rows x 3 columns]

Es ist noch ein bisschen Aufräumen zu tun, wenn Sie möchten, konvertieren Sie den index level "variable" in eine Spalte mit der Bezeichnung "STUNDE" und Streifen aus dem text - "STUNDE" von den Werten, aber ich denke, dass ist das grundlegende format, das Sie wünschen.

InformationsquelleAutor BrenBarn

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Versuchen, mit pivot. Sie können es in einer Zeile.
ZB.

HTML:
```
df.pivot(index='start_time', columns='venue_name', values='ocupation')
```
InformationsquelleAutor Rafaell

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