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问如何根据Pandas中一行的值将一行展开为多行
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Stack Overflow用户

提问于 2016-12-05 05:19:18

回答 3查看 7.3K关注 0票数 5

例如，这是我的一个DataFrame。请参考图像链接。

：在此之前

d = {1: ['2134',20, 1,1,1,0], 2: ['1010',5, 1,0,0,0], 3: ['3457',15, 0,1,1,0]}
columns=['Code', 'Price', 'Bacon','Onion','Tomato', 'Cheese'] 

df = pd.DataFrame.from_dict(data=d, orient='index').sort_index()
df.columns = columns

我要做的是将单个行展开为多个行。然后，Dataframe应该看起来像下面链接的图像。其意图是使用一些列(从‘培根’到‘奶酪’)作为分类。

After: 之后

我试图找到答案，但失败了。谢谢。

pandas

回答 3

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2016-12-05 08:02:54

您可以首先使用set_index和stack重新组合，然后通过query和get_dummies从列level_2和最后一个reindex列中筛选，以添加没有1和reset_index的缺失。

df = df.set_index(['Code', 'Price']) \
       .stack() \
       .reset_index(level=2, name='val') \
       .query('val == 1') \
       .level_2.str.get_dummies() \
       .reindex(columns=df.columns[2:], fill_value=0) \
       .reset_index()
print (df)
   Code  Price  Bacon  Onion  Tomato  Cheese
0  2134     20      1      0       0       0
1  2134     20      0      1       0       0
2  2134     20      0      0       1       0
3  1010      5      1      0       0       0
4  3457     15      0      1       0       0
5  3457     15      0      0       1       0

票数 4

Stack Overflow用户

发布于 2016-12-05 05:24:41

您可以使用堆栈和transpose进行相应的操作和格式化。

df = df.stack().to_frame().T
df.columns = ['{}_{}'.format(*c) for c in df.columns]

票数 2

Stack Overflow用户

发布于 2016-12-05 06:51:27

使用pd.melt将所有食物放在一列中，然后使用pd.get_dummies展开列。

df1 = pd.melt(df, id_vars=['Code', 'Price'])
df1 = df1[df1['value'] == 1]
df1 = pd.get_dummies(df1, columns=['variable'], prefix='', prefix_sep='').sort_values(['Code', 'Price'])
df1.reindex(columns=df.columns, fill_value=0)

在我看到jezrael是如何使用reindex添加和删除列之后进行编辑的。

票数 0

页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/40967554

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