假设我有一个dataframe,它有以下列:id1,id2,valueType,value。你知道吗
首先,我想透视dataframe,为不同的可能值类型追加列(valueType.unique唯一() ?). 然后,对于每个值,我想将其映射到行中正确的valueType列中,并使用相应的id1、id2。我想我还必须考虑到这样一个事实,即新的数据透视列的长度不一定相等(即某些valueType出现的频率比其他类型高),因此我必须在前面用NaN填充它们。最好的方法是什么?我想我应该使用pivot()并在数据帧上设置\u index()?你知道吗
输入df
id1 id2 valuetype value
0 1 a height 5
1 1 a width 4
2 1 a length 3
3 1 b height 6
4 1 b width 5
5 1 c length 4
6 2 a height 3
7 2 a width 6
8 2 b height 7
9 2 b length 8
10 2 c height 9
11 2 c width 5
预期产量
id1 id2 height length width
0 1 a 5.0 3.0 4.0
1 1 b 6.0 NaN 5.0
2 1 c NaN 4.0 NaN
3 2 a 3.0 NaN 6.0
4 2 b 7.0 8.0 NaN
5 2 c 9.0 NaN 5.0
使用
pivot_table
或者,使用
groupby
或者,使用
set_index
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