Pandas：如何将多行压缩为具有更多列的一行答案

【问题标题】：Pandas: How to Squash Multiple Rows into One Row with More ColumnsPandas：如何将多行压缩为具有更多列的一行
【发布时间】：2022-11-25 04:14:59
【问题描述】：

我正在寻找一种方法将 pandas 数据框中的 5 行转换为一行，列数是列数的 5 倍（所以我有相同的信息，只是被压缩成一行）。让我解释：

我正在处理曲棍球比赛统计数据。目前，在不同的situations中有5行代表同一个游戏，每行111列。我想将这 5 行转换为一行（以便一场比赛由一行表示）但保留不同情况下包含的信息。换句话说，我想将 5 行，每行 111 列转换成一行 554 列（554=111*5 减一，因为我们在 gameId 上加入）。

这是我的 DF 头：

因此，作为示例，我们可以看到前 5 行有 gameId = 2008020001，但每一行都有不同的 situation（即 other、all、5on5、4on5 和 5on4）。我希望将这 5 行转换为带有 gameId = 2008020001 的一行，并根据它们的情况标记列。

例如，我想要 all unblockedShotAttemptsAgainst、5on5 unblockedShotAttemptsAgainst、5on4 unblockedShotAttemptsAgainst、4on5 unblockedShotAttemptsAgainst 和 other unblockedShotAttemptsAgainst 的列（其他所有统计数据都相同）。

任何信息，将不胜感激。还值得一提的是，我的数据集相当大（177990 行），因此需要一个有效的解决方案。生成的数据框应该有五分之一的行和 5 倍的列。提前致谢！

----我已经尝试过的----

我尝试使用 df.apply() 和一些嵌套的 for 循环来做到这一点，但它很快就变得非常丑陋，而且速度非常慢。我认为熊猫有更好的方法来做到这一点，但我不确定如何做。

查看其他SO答案，我最初认为它可能与df.pivot()或df.groupby()有关，但我想不通。再次感谢！

【问题讨论】：

请提供一个最小的可重复性例子

标签： python pandas dataframe

【解决方案1】：

听起来你要找的是pd.get_dummies()

cols = df.columns

#get dummies
df1 = pd.get_dummies(df, columns = ['situation'])

#drop all columns from existing df, including original col passed into get dummies
df1.drop(cols, axis=1 , inplace=True)

#add dummy cols to original df
df = pd.concat([df, df1], axis=1)

#drop duplicate rows
df.groupby(cols).first()

对于最后一行，您还可以使用df.drop_duplicates()：https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.drop_duplicates.html

【讨论】：