使用 .pivot 时索引超出范围答案

【问题标题】：Index is out of bounds when using .pivot使用 .pivot 时索引超出范围
【发布时间】：2019-05-29 22:09:45
【问题描述】：

我有一个大小为 (2481430, 2) 的数据框，我想按列 B 分组，而没有列 codex 的摘要。

我使用了 .pivot，它返回“索引 2025068794 超出轴 0 的范围，大小为 2024681638”

   codex    B
0  D0003    20
1  D0004    21
2  D0003    21
3  D0001    20
4  D0002    20
5  D0005    20


df.pivot(columns = 'B', values = 'codex')

这是预期的结果

   20       21
0  D0003    D0004
1  D0001    D0003
2  D0002    NaN
3  D0005    NaN

【问题讨论】：

您的代码在给定数据下工作正常
@VivekKalyanarangan，实际上，这行不通，因为索引没有标准化。
性能重要吗？
是的，我的数据框只是一个示例
@DiogoPedroso - 所以这取决于数据，所以最好在下面测试这两种解决方案。

标签： python python-3.x pandas indexoutofboundsexception

【解决方案1】：

`groupby` + `pd.concat`

您可以使用groupby，然后将pd.Series 对象与标准化索引连接起来：

grouper = df.groupby('B')['codex']
res = pd.concat((pd.Series(vals.values, name=b) for b, vals in grouper), axis=1)

print(res)

      20     21
0  D0003  D0004
1  D0001  D0003
2  D0002    NaN
3  D0005    NaN

【讨论】：

【解决方案2】：

将pandas.pivot 与cumcount 一起用于新索引：

df = pd.pivot(columns = df['B'], values = df['codex'], index= df.groupby('B').cumcount())
print (df)
B     20     21
0  D0003  D0004
1  D0001  D0003
2  D0002    NaN
3  D0005    NaN

【讨论】：

groupby + pd.concat

`groupby` + `pd.concat`