在 Pandas 中旋转系列答案

【问题标题】：Pivoting a Series in Pandas在 Pandas 中旋转系列
【发布时间】：2018-02-21 19:19:08
【问题描述】：

我有一个看起来像这样的系列：

Area        Classification         Samples
88          500m-1bi               34
94          500m-1bi               112
09          500m-1bi               912
            >1bi                   31
81          <1m                    6574
87          100-500m               12
...

我希望“分类”标签成为列，而“样本”成为值，所以它看起来像这样：

Area       <1m    100-500m     500-1bi      >1bi  
88                             34
94                             112
09                             912          31
81         6574
87                12
...

我试过了：

df.pivot(columns='Classification', values='Samples')

但是当我这样做时，我会得到AttributeError: 'Series' object has no attribute 'pivot'。

所以我试着把它变成一个Dataframe：

df.to_frame().pivot(columns='Classification', values='Samples')

在这种情况下，我得到：

KeyError: 'Classification'

你知道如何解决吗？

** 编辑 **

这个系列是从 groupby 函数中获得的：

df=df.groupby(['Area','Classification']).agg('count').sort_values('Samples')['Samples']

【问题讨论】：

你是如何创建上述系列的？系列通常是一维的......当你这样做时你会得到什么df.values
我从 groupby 函数中得到它： df=df.groupby(['Area','Classification']).agg('count').sort_values('code')[ '代码']。 “示例”实际上是“代码”，我使用示例是因为它似乎更易于理解
如果你只做 df.unstack() 会发生什么（其中 df 是系列 post-agg）
当我做 df.values 我得到 [ 34 112 912 ...]
噢，我需要做的就是 df.unstack()。工作完美。问题解决了。

标签： python pandas pivot series

【解决方案1】：

这个例子稍微修改了 df。在 Area 中添加了 10 来填补空白：

Area        Classification         Samples
88          500m-1bi               34
94          500m-1bi               112
09          500m-1bi               912
10          >1bi                   31
81          <1m                    6574
87          100-500m               12

你需要设置索引然后unstack：

df.set_index(['Area', 'Classification']).unstack()

输出：

                Samples                       
Classification 100-500m 500m-1bi     <1m  >1bi
Area                                          
9                   NaN    912.0     NaN   NaN
10                  NaN      NaN     NaN  31.0
81                  NaN      NaN  6574.0   NaN
87                 12.0      NaN     NaN   NaN
88                  NaN     34.0     NaN   NaN
94                  NaN    112.0     NaN   NaN

【讨论】：

谢谢@ChuHo！但是我得到 AttributeError: 'Series' object has no attribute 'set_index'。
您需要将您的系列更改为数据框。试试df = pd.DataFrame('your_series_here')
做到了。现在我得到： KeyError: 'Area'

【解决方案2】：

以防万一您的数据框中有更多列，并且您希望仅针对“样本”功能取消堆叠：

copy = df.set_index(['Area', 'Classification']) # Multi-Index
result = copy['Samples'].unstack() # unstack separately

然后您可以使用concat 将所有内容放在一起（添加未触及的列）（因为您使用的是 df 的副本，所以现在处理索引没有问题）。

df = pd.concat([df, result], axis=1)

'ignore_index' 默认为 False，所以你完成了。

【讨论】：