如果列名在列中的一个表中并且列名的数据在列中的不同表中，如何创建表

【问题标题】：how to create a table if column names are in one table in a column and data for the column names are in different table in a columns如果列名在列中的一个表中并且列名的数据在列中的不同表中，如何创建表
【发布时间】：2021-12-23 21:12:54
【问题描述】：

我有两个 csv 文件，其中一个具有数据的列名，这些列名的数据位于该表列内的另一个 csv 中。这是那些csv文件的结构

id	unique_ref	money_spent
1	abcd123	120
2	bcde234	145
3	cdef345	450
4	defg456	412
5	abcd123	127
6	bcde234	148
7	cdef345	489
8	defg456	415

id	fields
abcd123	apple
bcde234	orange
cdef345	grape
defg456	watermelon

现在我想要创建另一个 CSV，它将这些字段作为列，money_spent 作为数据，根据 unique_ref。我无法指定要透视或转置的列名，因为在真实数据中有很多字段。我可以使用 SQL 或/和 Python

【问题讨论】：

我已经删除了冲突的标签。请只标记您真正使用的RDBMS。
查看 Pandas 文档，这是一个非常有用且功能强大的库，可将数据帧作为 csv 数据文件进行管理。
如果你有 2 个 CSV 文件并且你想要一个 CSV 文件，为什么你需要关于 SQL 或数据库的任何信息作为这个问题的一部分

标签： python sql python-3.x

【解决方案1】：

您可以遍历第二个表的id，用相同的unique_ref 屏蔽所有行并从中创建一个列表。

the_list = [
    [the_row["fields"], data_1[data_1["unique_ref"] == the_row["id"]]["money_spent"].to_numpy().tolist()]
    for index, the_row in data_2.iterrows()
]

现在你有一个列表：

[['abcd123', [120, 127]], ['bcde234', [145, 148]], ['cdef345', [450, 489]], ['defg456', [412, 415]]]

使用它你可以创建一个新的数据框：

请注意您需要转置数据：

the_df = pd.DataFrame(
    list(map(list, zip(*[i[1] for i in the_list]))),
    columns=[i[0] for i in the_list]
)

数据框：

   apple  orange  grape  watermelon
0    120     145    450         412
1    127     148    489         415

【讨论】：

我使用了这个并且很有帮助，但是在最后一部分中，在数据框中进行转换时，它只给了我 1 行。如何获取所有行？
我不知道为什么会这样。这适用于给定的表格。