使用 pandas 进行旋转的数据框

Question

我正在将我的数据框转换为数据透视表。 这是我的数据框。

 +----+---------------------+----
|    |   A|   B|   C   | D     |
|----+---------------------+-----
|  0 |   a|  OK| one   | col1  |
|  1 |   b|  OK| two   | col1  |
|  2 |   c|  OK| two   | col2  |
|  3 |   d|  OK| Four  | NaN   |
|  4 |   e|  OK| Five  | NaN   |
|  5 |   f|  OK| Six   | NaN   |
|  6 |   g| NaN| NaN   | Col3  |
|  7 |   h| NaN| NaN   | Col4  |
|  8 |   i| NaN| NaN   | Col5  |
+----+---------------------+-----

我在做-->

pivot_data = df.pivot(index='C', columns = 'D', values = 'B')

这是我的输出。

 +------------------+-------+-----------+-------------+-----
|      |   NaN|   Col1|   col2 |   col3 |   col4 |   col5 |
|------------------+-------+-----------+-------------+------
| NaN  |   NaN|    NaN|     NaN|     NaN|     NaN|     NaN|
| four |    OK|    NaN|     NaN|     NaN|     NaN|     NaN|
| six  |    OK|    NaN|     NaN|     NaN|     NaN|     NaN|
| one  |   NaN|     OK|     NaN|     NaN|     NaN|     NaN|
| two  |   NaN|     OK|      OK|     NaN|     NaN|     NaN|
| five |   OK |    NaN|     NaN|     NaN|     NaN|     NaN|
+------------------+-------+-----------+-------------+------

这是我想要的输出。 当我使用 pivot_table 而不是 pivot 时，我没有得到所有值为 NaN 的行和列。但拥有所有这些行/列很重要。

我怎样才能实现以下所需的输出。

 +------------------+-------+-----------+-----------
|      |  Col1|   col2 |   col3 |   col4 |   col5 |
|------------------+-------+-----------+------------
| four |   NaN|     NaN|     NaN|     NaN|     NaN|
| six  |   NaN|     NaN|     NaN|     NaN|     NaN|
| one  |    OK|     NaN|     NaN|     NaN|     NaN|
| two  |    OK|      OK|     NaN|     NaN|     NaN|
| five |   NaN|     NaN|     NaN|     NaN|     NaN|
+------------------+-------+-----------+------------

谢谢。

更新：

更新的数据集给出了值错误：索引包含重复条目。无法重塑。

 +----+---------------------+-----------+-----------
|    |   A   |          B|     C|      D          |
|----+---------------------+-----------+------------
|  0 |  3957 |         OK| One  | TM-009.4        |
|  1 |  3957 |         OK| two  | TM-009.4        |
|  2 |  4147 |         OK| three| CERT008         |
|  3 |  3816 |         OK| four | FITEYE-04       |
|  4 |  3955 |         OK| five | TM-009.2        |
|  5 |  4147 |         OK| six  | CERT008         |
|  6 |  4147 |         OK| seven| CERT008         |
|  7 |  3807 |         OK| seven| EMT-038.4       |
|  8 |   nan |         OK| eight| nan             |
|  9 |   nan |         OK| nine | nan             |
| 10 |   nan |         OK| ten  | nan             |
| 11 |   nan |         OK| 11   | nan             |
| 12 |   nan |         OK| 12   | nan             |
| 13 |   nan |         OK| 13   | nan             |
| 14 |   nan |         OK| 14   | nan             |
| 15 |   nan |         OK| 14   | nan             |
| 16 |  3814 |       nan | nan  | FITEYE-02       |
| 17 |  3819 |       nan | nan  | FITEYE-08       |
| 18 |  3884 |       nan | nan  | TG-000.8        |
| 19 |  4087 |       nan | nan  | TM-042.1        |
+----+---------------------+-----------+-------------

Answer 1

你快到了；在 pivot 之后，我们只需要使用 rename_axis 重命名轴并使用 drop 删除列和索引，这不是必需的。

代码

df[['C','D']] = df[['C','D']].fillna('NA') # To keep things simple while dropping col and index
df.pivot(index='C', columns = 'D', 
         values = 'B').rename_axis(index=None, columns=None).drop(columns='NA', index='NA')

输出

        col1    col2    col3    col4    col5
five    NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
four    NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
one     OK      NaN     NaN     NaN     NaN
six     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
two     OK      OK      NaN     NaN     NaN

更新 问题是因为 C column 中的 NaN 重复，因为我们从索引中删除 NaNs 无论如何，我们首先可以删除重复项或完全删除它们。我在下面的解决方案中删除了重复项，您甚至可以根据要求完全删除它们。

代码

df[['C','D']] = df[['C','D']].fillna('NA')
df = df.drop_duplicates(['C'])
df.pivot(index = 'C', columns = 'D', values='B').rename_axis(index=None, columns=None).drop(columns='NA', index='NA')

输出

    CERT008 FITEYE-02   FITEYE-04   TM-009.2    TM-009.4
11  NaN     NaN         NaN         NaN         NaN
12  NaN     NaN         NaN         NaN         NaN
13  NaN     NaN         NaN         NaN         NaN
14  NaN     NaN         NaN         NaN         NaN
One NaN     NaN         NaN         NaN         OK
eight   NaN NaN         NaN         NaN         NaN
five    NaN NaN         NaN         OK          NaN
four    NaN NaN         OK          NaN         NaN
nine    NaN NaN         NaN         NaN         NaN
seven   OK  NaN         NaN         NaN         NaN
six     OK  NaN         NaN         NaN         NaN
ten     NaN NaN         NaN         NaN         NaN
three   OK  NaN         NaN         NaN         NaN
two     NaN NaN         NaN         NaN         OK