pandas 将n列转换为行

jobtbby3 于 2023-01-01 发布在其他

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我正在寻找一种方法来分解数据从一个单行在一个Pandasdf。
我的数据如下所示
编辑：n 代表一个未指定的数字，例如，在我的工作数据集中，我有8个图，给我8 x 2 = 16列，我想转换。

data = {
        'key':['k1', 'k2'],
        'plot_name_1':['name', 'name'],
        'plot_area_1':[1,2],
        'plot_name_2':['name', 'name'],
        'plot_area_2':[1,2],
        'plot_name_n':['name', 'name'],
        'plot_area_n':[1,2]
       }

df = pd.DataFrame(data)

我想在这里结束，添加一个额外的列来标识地块编号：

data = {
        'key':['k1','k1','k1', 'k2', 'k2', 'k2'],
        'plot_number':['1', '2', 'n','1', '2', 'n'],
        'plot_name':['name', 'name','name', 'name','name', 'name'],
        'plot_area':[1,2,1,2,1,2],
       }

df = pd.DataFrame(data)

pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/74938890/transform-n-columns-into-rows

2条答案

按热度按时间

z31licg01#

pd.wide_to_long可以做到这一点：

In [160]: pd.wide_to_long(df, stubnames=["plot_name", "plot_area"],
                          i="key", j="plot_number",
                          sep="_", suffix=r"(?:\d+|n)").reset_index()
Out[160]:
  key plot_number plot_name  plot_area
0  k1           1      name          1
1  k2           1      name          2
2  k1           2      name          1
3  k2           2      name          2
4  k1           n      name          1
5  k2           n      name          2

其中

“stubnames”是要捕获的常用列前缀名称
“sep”是这些前缀后面的分隔符
“_”在您的情况下
“suffix”是分隔符后面的内容
一个或多个数字，或您的情况下的文字“n”;如果“n”是符号，则可以使用suffix=r"\d+"
“i”参数是“索引”（即标识符变量）
“j”表示在其下聚集后缀的名称。

顺便说一句，当可能有多个后缀时，我们需要对正则表达式进行paranthesize，因为Pandas在构造正则表达式时使用了suffix：

regex = rf"^{re.escape(stub)}{re.escape(sep)}{suffix}$"

我们可以看到suffix是直接插值的，其中的一个交流发电机（即|）将看到左边不仅是\d+，而且也是来自stub & sep的。

赞(0）回复(0）举报 2023-01-01

cbeh67ev2#

一个选项是使用pivot_longger从pyjanitor进行整形，使用正则表达式捕获组：

# pip install pyjanitor
import pandas as pd
import janitor

(df
.pivot_longer(
    index='key', 
    names_to = ('.value', 'plot_number'), 
    names_pattern = r"(.+)_(.+)")
)
  key plot_number plot_name  plot_area
0  k1           1      name          1
1  k2           1      name          2
2  k1           2      name          1
3  k2           2      name          2
4  k1           n      name          1
5  k2           n      name          2

.value确定列的哪些部分保留为标题

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