以特定方式重塑 pandas 数据框第 2 部分

Question

我还有另一项特定任务是重塑熊猫数据框。

我有相同的python代码

import pandas as pd

data = {'ID': [123, 123,124], 'Method': ['angular', 'angular','angular'], 'Colour': ['red', 'blue','Noir'], 'Size': [20, 30,10] }

df = pd.DataFrame (data, columns = ['ID','Method','Colour','Size'])
df

ID  Method  Colour  Size
123 angular red     20
123 angular blue    30
124 angular Noir    10

用下面的代码

resul = df.reset_index().set_index(['ID', 'Method', 'index']
                                   ).unstack().reset_index() #.groupby(['ID','Method'])

resul.columns = [i if j == '' else i + '_' + str(j)
                 for i, j in resul.columns.tolist()]
resul

我得到以下结果

    ID  Method  Colour_0    Colour_1    Colour_2    Size_0  Size_1  Size_2
0   123 angular   red         blue        NaN         20.0    30.0   NaN
1   124 angular   NaN         NaN         Noir        NaN     NaN    10.0

但是想要的是代码计算每个ID有多少颜色然后保持最大值（与df相关，ID = 123有两种颜色，ID = 124有一种颜色）。也就是说，它将保留数字 2，并且应该只创建两种新闻颜色（coulour_0 和 colour_1）而不是 3。对于列 Size 也是如此。它应该只有两列。结果表应如下所示

    ID  Method  Colour_0    Colour_1    Size_0  Size_1  
0   123 angular   red         blue        20.0    30.0  
1   124 angular   Noir        NaN          10.0    NaN

两者的 NaN 出现的顺序无关紧要。

有人可以帮帮我吗？提前致谢

Answer 1

这是使用pivot_table 的一种方式。请注意，我们需要创建旋转数据框的列，要对它们进行编号，我们可以使用GroupBy.cumcount：

g = df.groupby('ID').Colour.cumcount()
out = df.pivot_table(index=['ID', 'Method'], 
                     columns=g,
                     values=['Colour', 'Size'],
                     aggfunc='first')

# combine both levels in the MultiIndex column into one
out.columns = ['_'.join(map(str, t)) for t in out.columns]
print(out.reset_index())

   ID   Method  Colour_0 Colour_1  Size_0  Size_1
0  123  angular      red     blue    20.0    30.0
1  124  angular     Noir      NaN    10.0     NaN

Answer 2

你可以用这个：

resul = df.set_index(['ID', 'Method', df.groupby('ID')['Colour'].cumcount()]).unstack()
resul.columns = [f'{i}_{j}' for i, j in resul.columns]
resul = resul.reset_index()
print(resul)

输出：

    ID   Method Colour_0 Colour_1  Size_0  Size_1
0  123  angular      red     blue    20.0    30.0
1  124  angular     Noir      NaN    10.0     NaN