用于创建和合并数据库透视表的Python Pandas ForLoop

Question

初学者熊猫/循环问题在这里

如何为所有列创建和合并透视表创建For循环？在

考虑这个df（实际数据集类似于50个估计列；我在这里简化为4个）：

import numpy as np
import pandas as pd
raw_data = {'Year': [2009, 2009, 2010, 2010, 2010, 2010],
    'Quarter': [4, 4, 1, 1, 2, 2],       
    'Sector': ['GPU', 'GPU', 'Gaming', 'Gaming', 'Gaming', 'Gaming'],
    'Ticker': ['NVID', 'NVID', 'ATVI', 'ATVI', 'ATVI', 'ATVI'],
    'Metric': ['EPS', 'REV', 'EPS', 'REV', 'EPS', 'REV'],
    'Estimate 1': [1.4, 350, 0.2, 500, 0.9, 120],
    'Estimate 2': [1.2, 375, 0.22, 505, 1.0, 120],
    'Estimate 3': [2.1, 250, 0.2, 510, 0.8, 120],
    'Estimate 4': [1.4, 360, 0, 400, 1.9, 125],} 
df = pd.DataFrame(raw_data, columns = ['Year','Quarter', 'Sector','Ticker', 'Metric','Estimate 1','Estimate 2','Estimate 3', 'Estimate 4'])
print(df)

期望输出-我正在寻找这样的测向：

^{pr2}$

我可以通过使用pd.pivot()和pd.merge单独完成这项工作，但不确定如何构造这是一个for循环。在

feature_names=('Year','Quarter','Sector','Ticker')
not_feature_names=['Metric','Estimate 1','Estimate 2','Estimate 3', 'Estimate 4']
df_pivot=df.drop(not_feature_names, axis=1)

df_pivot1 = df.pivot_table(index=feature_names,
                         columns='Metric', 
                         values='Estimate 1',)
df_pivot1 = df_pivot1.reset_index().rename_axis(None, axis=1)
df_pivot1.rename(columns={'EPS': 'EPS_1', 'REV':'REV_1'}, inplace=True)
df_Full=df_pivot1.merge(df_pivot, on=(feature_names), suffixes=('_l', '_r'))
print(df_Full)

我在这里的循环：

for (name, i) in zip(not_feature_names, range(1, 4)):
    df_pivot1 = df.pivot_table(index=feature_names,
                         columns='Metric', 
                         values=name,)
    df_pivot1 = df_pivot1.reset_index().rename_axis(None, axis=1)
    df_pivot1.rename(columns={'EPS': ('EPS_'+i), 'REV':('REV_'+i)}, inplace=True)
    df_Full=df_pivot1.merge(df_pivot, on=(feature_names), suffixes=('_l', '_r')

Answer 1

详细的方法是熔化估计列，然后进行一些字符串替换和连接。最后把他们拉回来。在

df1 = df.melt(id_vars=['Year', 'Quarter', 'Ticker','Metric'],
        value_vars=['Estimate 1', 'Estimate 2', 'Estimate 3', 'Estimate 4'])

df1['variable'] = df1.variable.str.replace('Estimate ', '')
df1['Metric'] = df1['Metric'] + '_' + df1['variable']
df1.pivot_table(index=['Year', 'Quarter', 'Ticker'], columns='Metric', values='value').reset_index()

输出

^{pr2}$