如何在 Pandas Dataframe 中创建多列？

Question

我有您在终端中看到的数据。我需要将它转换为 Excel 工作表格式，正如您在 Excel 工作表文件中看到的那样，通过在列中创建多层次。

我对此进行了研究并达到了许多不同的目的但无法实现我的目标然后我达到了“转置”，它给了我我需要的形状但不幸的是它确实从一列重塑为一行而不是我得到错误的数据排序.

当前结果：

期望的结果：

接下来我可以尝试什么？

Answer 1

您可以使用pivot() 函数并重新排序多列级别。

在此之前，对重复迭代/轮次的索引/分组数据：

data=[
    (2,0,0,1),
    (10,2,5,3),
    (2,0,0,0),
    (10,1,1,1),
    (2,0,0,0),
    (10,1,2,1),
]

columns = ["player_number", "cel1", "cel2", "cel3"]

df = pd.DataFrame(data=data, columns=columns)

df_nbr_plr = df[["player_number"]].groupby("player_number").agg(cnt=("player_number","count"))
df["round"] = list(itertools.chain.from_iterable(itertools.repeat(x, df_nbr_plr.shape[0]) for x in range(df_nbr_plr.iloc[0,0])))

[Out]:
   player_number  cel1  cel2  cel3  round
0              2     0     0     1      0
1             10     2     5     3      0
2              2     0     0     0      1
3             10     1     1     1      1
4              2     0     0     0      2
5             10     1     2     1      2

现在，对列级别进行透视和重新排序：

df = df.pivot(index="round", columns="player_number").reorder_levels([1,0], axis=1).sort_index(axis=1)

[Out]:
player_number   2              10          
              cel1 cel2 cel3 cel1 cel2 cel3
round                                      
0                0    0    1    2    5    3
1                0    0    0    1    1    1
2                0    0    0    1    2    1

Answer 2

这可以在将 player__number 设置为索引后使用 unstack 完成。您必须重新排序 Multiindex 列并填充缺失值/删除重复项：

import pandas as pd

data = {"player__number": [2, 10 , 2, 10, 2, 10],
        "cel1": [0, 2, 0, 1, 0, 1],
        "cel2": [0, 5, 0, 1, 0, 2],
        "cel3": [1, 3, 0, 1, 0, 1],
}

df = pd.DataFrame(data).set_index('player__number', append=True)
df = df.unstack('player__number').reorder_levels([1, 0], axis=1).sort_index(axis=1) # unstacking, reordering and sorting columns
df = df.ffill().iloc[1::2].reset_index(drop=True) # filling values and keeping only every two rows
df.to_excel('output.xlsx')

输出：