重新排列 CSV 文件中的数据

Question

我正在尝试重新排列 csv 文件。该文件是这样设置的。我将 Python 3 与 numpy 和 pandas 库一起使用。

Element	Temperature	Fy
Element A	27	320
Element A	100	310
Element A	200	300
Element A	300	290
Element A	400	280
Element B	27	320
Element B	100	310
Element B	200	300
Element B	350	290
Element B	400	280

第 1 列有元素名称，第 2 列有温度，第 3 列有相应的屈服应力。需要注意的是，某些元素可能包含不同的温度值。我需要重新组织列以水平运行。

Element	27	100	200	300	350	400
Element A	320	310	300	290	0	280
Element B	320	310	300	0	290	280

到目前为止，我的代码是这样的：

df = pd.read_csv('MatNavi.csv', header=0)
Elements = df['Element'].unique()                                      # Creates a numpy array of all elements, no duplicates, This will become my first column in the final csv file
X = df['Temperature'].drop(Mn[Mn['Element'] != 'Element A'].index)     #creates a numpy array with the temperature values then drops all temperature values that are not for Element A
Y = df['Fy'].drop(Mn[Mn['Element'] != 'Element A'].index)              #same thing but for Fy

这就是我卡住的地方。我需要创建一个列表、数组或数据框，将 X 值（温度）作为列标题，然后将 Fy 值水平放置在其下方，并使其与元素 A 行标题相对应。我假设温度值应该是指数（不确定这是否是正确的术语），然后 pandas 或 numpy 可以用来按顺序对 Fy 值进行分类。我只是不知道如何开始。

Answer 1

使用枢轴：

df = df.pivot(values = 'Fy', index = 'Element', columns = 'Temperature').fillna(0, downcast='infer')
print(df)

输出：

Temperature  27   100  200  300  350  400
Element
Element A    320  310  300  290    0  280
Element B    320  310  300    0  290  280