更改数据帧布局

Question

我有一个熊猫数据框架，它有四个字段“EventDate”、“DataField”、“DataValue”

“数据字段”有三个值，即氧、心率、心率变异性

如何将上述格式更改为以下格式进行分析

Answer 1

正如其他人所建议的，您可以使用pivot_table()函数，特别是对于您的情况，您可以尝试以下方法：

pivot_df = df.pivot_table( index = 'EventDate', columns = 'DataField', values = 'DataValue')

Answer 2

您可以尝试pivot：

df = df.pivot(*df).fillna('')

有关更多信息->；您可以选中pivot&pivot_table

Answer 3

当您想要在数据集中获取一个属性并根据它对其他属性进行分组时，您应该考虑使用pandas group_by或pivot_table功能

我个人是数据透视表的粉丝，下面是如何在数据透视表中实现这一点：

# Pivot the data
pivot_table = df.pivot_table(
    index=['EventDate'],
    values=['Oxygen', 'HeartRate', 'HeartRateVariability],
    aggfunc={'Oxygen': 'mean', 'HeartRate': 'mean', 'HeartRateVariability': 'mean'}
)

通过将aggfunc指定为mean，如果有任何EventDates具有多条记录，则生成的透视表将列出这些记录的平均值

如果您经常创建透视表，那么还可以签出一些透视表GUI。我是一个叫做Mito的游戏的创造者。Mito是Jupyter Lab的扩展，它允许您以点击方式创建数据透视表（和其他电子表格样式的分析）。每次您在Mito电子表格中进行编辑时，它都会自动为您生成等效的pandas代码