csv 如何根据原始数据值创建新列

8i9zcol2 于 2022-12-06 发布在其他

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我有一个csv文件，像下面的列表（它有数千行）;

name,location,time
james,ond,5
conor,aas,2
james,jja,3
elisa,aab,1
mike,sjs,1
elisa,ond,5
elisa,mmm,2

我如何将其转换为（基本上是将第二列（位置）中的值作为新列，在名称中搜索每个列，并使名称不重复，如果新列中没有值，则将0作为新列中的值。代码的预期结果是：

name,ond,aas,jja,aab,sjs,mmm
james,5,0,3,0,0,0
conor,0,2,0,0,0,0
elisa,5,0,0,1,0,2
mike,0,0,0,0,1,0

到目前为止，我尝试的是将它作为两个不同的数据库加载两次，并获得一个值，但它总是失败，给出与之前完全相同的结果。

import pandas as pd
df1 = pd.read_csv("file.csv")
df2 = pd.read_csv("file.csv")

df1['time'] = df2['time'].where(df1[['name','location']].isin(df2).all(axis=1)).fillna('0')

或使用以下代码提取值，但仍然不起作用：

df1.merge(df2, on=['name','location'], how='left').fillna(0)

csv

来源：https://stackoverflow.com/questions/73963277/how-to-make-new-column-based-on-value-of-raws

2条答案

按热度按时间

vxqlmq5t1#

您可以使用pd.crosstab：

pd.crosstab(index=df['name'], columns=df['location'], values=df['time'], aggfunc=lambda x: x).\
            fillna(0).reset_index()

输出量：

location    name    aab aas jja mmm ond sjs
0          conor    0.0 2.0 0.0 0.0 0.0 0.0
1          elisa    1.0 0.0 0.0 2.0 5.0 0.0
2          james    0.0 0.0 3.0 0.0 5.0 0.0
3           mike    0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 1.0

这里location是列名，可以通过df.columns.name = None去掉它

赞(0）回复(0）举报 2022-12-06

z9zf31ra2#

也许这就是您正在寻找的解决方案：
给定 Dataframe df

name location  time
0  james      ond     5
1  conor      aas     2
2  james      jja     3
3  elisa      aab     1
4   mike      sjs     1
5  elisa      ond     5
6  elisa      mmm     2

import pandas as pd
pivot = pd.pivot_table(df, values='time', index='name', columns='location', aggfunc='sum', fill_value=0)

输出量：

location  aab  aas  jja  mmm  ond  sjs
name                                  
conor       0    2    0    0    0    0
elisa       1    0    0    2    5    0
james       0    0    3    0    5    0
mike        0    0    0    0    0    1

注意，如果name和location的相同组合有不同的值，则必须选择一个合适的aggfunc，以便正确显示所需的值。

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