Python-用实际值替换分数（转置）答案

【问题标题】：Python-Replacing scores with actual value(Transposing)Python-用实际值替换分数（转置）
【发布时间】：2018-07-23 03:29:59
【问题描述】：

我的数据看起来像

 Time 	          Pressure	Normal/Abnormal
11/30/2011 22:50	74.3	  0
11/30/2011 23:00	74.8	  1
11/30/2011 23:10	77.7	  1
11/30/2011 23:30	74.8	  0
11/30/2011 13:00	80.9	  0

Desired Output:

Time 	           Normal	Time 	           Abnormal
11/30/2011 22:50	74.3	11/30/2011 23:00	74.8
11/30/2011 23:30	74.8	11/30/2011 23:10	77.7
11/30/2011 13:00	80.9

我想转置“所需输出”中提到的行。我知道我需要使用类似于 melt 和 cast（在 R 中使用）的东西，但不确定如何使用它们。

【问题讨论】：

标签： python transpose

【解决方案1】：

使用上面的数据

import pandas as pd
from io import StringIO
import itertools

text = u'Time \t          Pressure\tNormal/Abnormal\n11/30/2011 22:50\t74.3\t  0\n11/30/2011 23:00\t74.8\t  1\n11/30/2011 23:10\t77.7\t  1\n11/30/2011 23:30\t74.8\t  0\n11/30/2011 13:00\t80.9\t  0'

df = pd.read_table(StringIO(text))
normal = df.loc[df['Normal/Abnormal'] == 0].as_matrix()
abnormal = df.loc[df['Normal/Abnormal'] == 1].as_matrix()

columns = ["Time", "Normal", "Time", "Abnormal"]
out = []

for nr, ar in itertools.izip_longest(normal, abnormal, fillvalue=['', '']):
    # Concat rows horizontally (i.e. hstack)
    r = list(nr[:2]) + list(ar[:2])
    out.append(r)

df2 = pd.DataFrame(out, columns=columns)

print df2.to_string(index=False)

''' Output
Time  Normal              Time Abnormal
11/30/2011 22:50    74.3  11/30/2011 23:00     74.8
11/30/2011 23:30    74.8  11/30/2011 23:10     77.7
11/30/2011 13:00    80.9
'''

【讨论】：

【解决方案2】：

构造两个数据框，1个正常，1个异常，然后拼接编辑列名

out = pd.concat([
  df[df['Normal/Abnormal'] == k].iloc[:, [0,1]].reset_index(drop=True)
  for k in [0, 1]], axis=1
)
out.columns = ['Time', 'Normal', 'Time', 'Abnormal']
out
               Time  Normal              Time  Abnormal
0  11/30/2011 22:50    74.3  11/30/2011 23:00      74.8
1  11/30/2011 23:30    74.8  11/30/2011 23:10      77.7
2  11/30/2011 13:00    80.9               NaN       NaN

【讨论】：

谢谢！在实际数据中，我的分数为 1 和 0。我需要创建 2 列，然后在这些列中填充压力值。得分为 1 的将在异常列中具有相对于时间的压力值。希望我现在把问题说清楚。
对不起，我觉得你的评论让我更困惑了。
有什么建议吗？