在 python pandas 中转置和样式化数据框答案

【问题标题】：To transpose and style dataframe in python pandas在 python pandas 中转置和样式化数据框
【发布时间】：2021-06-29 16:08:01
【问题描述】：

我有一个如下顺序的数据框

Date      Material    Qty
5/15/21      J1       50
5/16/21      K2       40
6/02/21      K3       30
7/03/21      R1       90

变成这个

Material  5/15/21   5/16/21  6/02/21 7/03/21
J1         50       
K2                    40
K3                             30
R1                                      90

【问题讨论】：

标签： python dataframe transpose

【解决方案1】：

试试pivot

df.pivot('Material', 'Date', 'Qty')

Date      5/15/21  5/16/21  6/02/21  7/03/21
Material                                    
J1           50.0      NaN      NaN      NaN
K2            NaN     40.0      NaN      NaN
K3            NaN      NaN     30.0      NaN
R1            NaN      NaN      NaN     90.0

或unstack

df.set_index(['Date', 'Material']).unstack(level=0)

如果你想对重复值求和

d = {'Date': {0: '5/15/21',
  1: '5/16/21',
  2: '6/02/21',
  3: '7/03/21',
  4: '5/15/21'},
 'Material': {0: 'J1', 1: 'K2', 2: 'K3', 3: 'R1', 4: 'J1'},
 'Qty': {0: 50.0, 1: 40.0, 2: 30.0, 3: 90.0, 4: 20}}

df = pd.DataFrame(d)

df.groupby(['Date', 'Material'])['Qty'].sum().unstack(level=0)

【讨论】：

非常感谢！！！如果我 J1 与不同的数量重复，我想添加并保存在单个值中。
@RahnaK.M 同一日期的数量不同？如果是这样，df.groupby(['Date', 'Material'])['Qty'].sum().unstack(level=0)
sum() 为我工作。但是在按月分组后，排序如下：Aug21、July21 和 June21。如何纠正这种情况？
@RahnaK.M 您需要先将日期列转换为日期时间格式。
我通过关闭组 By.d=data.groupby([' Month', 'Material'],sort=False)['Qty'].sum().unstack 中的排序解决了问题（级别=0）