如何将行转换为列并使用 ID 进行过滤

Question

我有一个如下所示的 CSV 文件：

customer_id |  key_id.  |  quantity |
1           |    777    |    3      |
1           |    888    |    2      |
1           |    999    |    3      |
2           |    777    |    6      |
2           |    888    |    1      |

我想使用简单的 python 或 pandas 来：

1. 将每个唯一的客户 ID 放在单独的行中
2. 将 key_id 转换为列标题，值是数量

输出表应如下所示：

            |  777    |  888  |   999  | 
1           |   3     |   2   |    3   |
2           |   6     |   1   |    0   |

我一直在努力寻找一个好的数据结构来做到这一点，但我做不到。并且使用熊猫我也无法使用 2 个 ID 进行过滤。有什么建议吗？

Answer 1

您可以使用pivot_table() 转入key_id 列：

df.pivot_table(index='customer_id', columns='key_id', values='quantity').fillna(0)

# key_id       777  888  999
# customer_id               
# 1            3.0  2.0  3.0
# 2            6.0  1.0  0.0

---

为了处理重复，pivot_table() 默认对它们进行平均。要覆盖此聚合方法，您可以设置aggfunc 参数（max、min、first、last、sum 等）：

df.pivot_table(
    index='customer_id',
    columns='key_id',
    values='quantity',
    aggfunc='max',
).fillna(0)