转换 pandas 数据框，其中列条目是列标题答案

【问题标题】：Transforming pandas dataframe, where column entries are column headers转换 pandas 数据框，其中列条目是列标题
【发布时间】：2019-03-01 12:16:59
【问题描述】：

我的数据集有 12 列，X1-X6 和 Y1-Y6。变量X和Y相互匹配——第一条记录的意思是：A的80份，C的10份，J的2份，K的8份（每行总共100份）。

我希望能够将我的数据集转换为其中 X1-X6 列中的条目现在是标题的数据集。请参阅下面的数据集之前和之后。

我的数据集（之前）：

   X1 X2 X3   X4   X5   X6    Y1    Y2    Y3    Y4    Y5   Y6
0   A  C  J    K  NaN  NaN  80.0  10.0   2.0   8.0   NaN  NaN
1   F  N  O  NaN  NaN  NaN   2.0  25.0  73.0   NaN   NaN  NaN
2   A  H  J    M  NaN  NaN  70.0   6.0  15.0   9.0   NaN  NaN
3   B  I  K    P  NaN  NaN   0.5   1.5   2.0  96.0   NaN  NaN
4   A  B  F    H    O    P  83.0   4.0   9.0   2.0   1.0  1.0
5   A  B  F    G  NaN  NaN   1.0  16.0   9.0  74.0   NaN  NaN
6   A  B  D    F    L  NaN  95.0   2.0   1.0   1.0   1.0  NaN
7   B  F  H    P  NaN  NaN   0.2   0.4   0.4  99.0   NaN  NaN
8   A  D  F    L  NaN  NaN  35.0  12.0  30.0  23.0   NaN  NaN
9   A  B  F    I    O  NaN  95.0   0.3   0.1   1.6   3.0  NaN
10  B  E  G  NaN  NaN  NaN  10.0  31.0  59.0   NaN   NaN  NaN
11  A  F  G    L  NaN  NaN  24.0   6.0  67.0   3.0   NaN  NaN
12  A  C  I  NaN  NaN  NaN  65.0  30.0   5.0   NaN   NaN  NaN
13  A  F  G    L  NaN  NaN  55.0   6.0   4.0  35.0   NaN  NaN
14  A  F  J    K    L  NaN  22.0   3.0  12.0   0.8  62.2  NaN
15  B  F  I    P  NaN  NaN   0.6   1.2   0.2  98.0   NaN  NaN
16  A  B  F    H    O  NaN  27.0   6.0  46.0  13.0   8.0  NaN

我想转换成的数据集：

   A     B     C     D     E     F     G     H    I     J    K     L    M  \
0 80.0  NaN  10.0   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  NaN   2.0  8.0   NaN  NaN   
1 NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   2.0   NaN   NaN  NaN   NaN  NaN   NaN  NaN   
2 70.0  NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   6.0  NaN  15.0  NaN   NaN  9.0   
3 NaN   0.5   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  1.5   NaN  2.0   NaN  NaN   
4 83.0  4.0   NaN   NaN   NaN   9.0   NaN   2.0  NaN   NaN  NaN   NaN  NaN   
5 1.0   16.0   NaN   NaN   NaN   9.0  74.0   NaN  NaN   NaN  NaN   NaN  NaN   
6 95.0   2.0   NaN   1.0   NaN   1.0   NaN   NaN  NaN   NaN  NaN   1.0  NaN   
7 NaN   0.2   NaN   NaN   NaN   0.4   NaN   0.4  NaN   NaN  NaN   NaN  NaN   
8 35.0   NaN   NaN  12.0   NaN  30.0   NaN   NaN  NaN   NaN  NaN  23.0  NaN   
9 95.0   0.3   NaN   NaN   NaN   0.1   NaN   NaN  1.6   NaN  NaN   NaN  NaN   
10 NaN  10.0   NaN   NaN  31.0  NaN   59.0   NaN  NaN   NaN  NaN   NaN  NaN   
11 24.0  NaN   NaN   NaN   NaN   6.0  67.0   NaN  NaN   NaN  NaN   3.0  NaN   
12 65.0  NaN  30.0   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  5.0   NaN  NaN   NaN  NaN   
13 55.0  NaN   NaN   NaN   NaN   6.0   4.0   NaN  NaN   NaN  NaN  35.0  NaN   
14 22.0  NaN   NaN   NaN   NaN   3.0   NaN   NaN  NaN  12.0  0.8  62.2  NaN   
15 NaN   0.6   NaN   NaN   NaN   1.2   NaN   NaN  0.2   NaN  NaN   NaN  NaN   
16 27.0  6.0   NaN   NaN   NaN  46.0   NaN  13.0  NaN   NaN  NaN   NaN  NaN   

      N     O     P  
0    NaN   NaN   NaN  
1   25.0  73.0   NaN  
2    NaN   NaN   NaN  
3    NaN   NaN  96.0  
4    NaN   1.0   1.0  
5    NaN   NaN   NaN  
6    NaN   NaN   NaN  
7    NaN   NaN  99.0  
8    NaN   NaN   NaN  
9    NaN   3.0   NaN  
10   NaN   NaN   NaN  
11   NaN   NaN   NaN  
12   NaN   NaN   NaN  
13   NaN   NaN   NaN  
14   NaN   NaN   NaN  
15   NaN   NaN  98.0  
16   NaN   8.0   NaN

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe

【解决方案1】：

如您所知，您希望 Xi 部分包含新数据帧的列名，而 Yi 部分将是值，只需更改 dict 中的每一行，其中 Xi 是键，Yi 是值.然后，您使用该词典列表来提供新的数据框：

data = list(df.apply(lambda x: {x['X'+ str(i)]: x['Y'+str(i)] for i in range(1,7)
                                if x['X'+str(i)]!= 'NaN'}, axis=1))

resul = pd.DataFrame(data)
print(resul)

给予：

       A     B     C     D     E     F  ...     K     L    M     N     O     P
0   80.0   NaN  10.0   NaN   NaN   NaN  ...   8.0   NaN  NaN   NaN   NaN   NaN
1    NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   2.0  ...   NaN   NaN  NaN  25.0  73.0   NaN
2   70.0   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  ...   NaN   NaN  9.0   NaN   NaN   NaN
3    NaN   0.5   NaN   NaN   NaN   NaN  ...   2.0   NaN  NaN   NaN   NaN  96.0
4   83.0   4.0   NaN   NaN   NaN   9.0  ...   NaN   NaN  NaN   NaN   1.0   1.0
5    1.0  16.0   NaN   NaN   NaN   9.0  ...   NaN   NaN  NaN   NaN   NaN   NaN
6   95.0   2.0   NaN   1.0   NaN   1.0  ...   NaN   1.0  NaN   NaN   NaN   NaN
7    NaN   0.2   NaN   NaN   NaN   0.4  ...   NaN   NaN  NaN   NaN   NaN  99.0
8   35.0   NaN   NaN  12.0   NaN  30.0  ...   NaN  23.0  NaN   NaN   NaN   NaN
9   95.0   0.3   NaN   NaN   NaN   0.1  ...   NaN   NaN  NaN   NaN   3.0   NaN
10   NaN  10.0   NaN   NaN  31.0   NaN  ...   NaN   NaN  NaN   NaN   NaN   NaN
11  24.0   NaN   NaN   NaN   NaN   6.0  ...   NaN   3.0  NaN   NaN   NaN   NaN
12  65.0   NaN  30.0   NaN   NaN   NaN  ...   NaN   NaN  NaN   NaN   NaN   NaN
13  55.0   NaN   NaN   NaN   NaN   6.0  ...   NaN  35.0  NaN   NaN   NaN   NaN
14  22.0   NaN   NaN   NaN   NaN   3.0  ...   0.8  62.2  NaN   NaN   NaN   NaN
15   NaN   0.6   NaN   NaN   NaN   1.2  ...   NaN   NaN  NaN   NaN   NaN  98.0
16  27.0   6.0   NaN   NaN   NaN  46.0  ...   NaN   NaN  NaN   NaN   8.0   NaN

[17 rows x 16 columns]

【讨论】：

【解决方案2】：

处理此问题的一种方法。循环遍历每一行，使用 iloc 将数据帧分成两半。然后使用 zip 构建一个新字典，然后创建一个结果数据框。

df_dict = {x: list(zip(df.iloc[x,0:6], df.iloc[x,6:12])) for x in range(df.shape[0])}
df1 = pd.DataFrame.from_dict(pd_dict, orient='index')

df1.sort_index(1)

      A     B       C       F   H   I   J       K   M   N        O      P   nan
0   80.0    NaN     10.0    NaN NaN NaN 2.0     8.0 NaN NaN      NaN    NaN NaN
1   NaN     NaN     NaN     2.0 NaN NaN NaN     NaN NaN 25.0    73.0    NaN NaN
2   70.0    NaN     NaN     NaN 6.0 NaN 15.0    NaN 9.0 NaN      NaN    NaN NaN
3   NaN     0.5     NaN     NaN NaN 1.5 NaN     2.0 NaN NaN      NaN    96. NaN
4   83.0    4.0     NaN     9.0 2.0 NaN NaN     NaN NaN NaN      1.0    1.0 NaN

【讨论】：