Накапливать определенные строки из кадра данных pandas

Мой фрейм данных Pandas выглядит так:

Накапливать определенные строки из кадра данных pandas

Обратите внимание, что для каждой задачи есть ровно 2 строки: строка для начала и строка для конца задачи.
Мне нужно создать еще один фрейм данных со столбцами Задача, время начала, время окончания, где каждая строка будет представлять задачу и ее время жизни.
Есть уродливый способ сделать это (используя итерацию). Есть ли элегантный способ?

сортировать по действию -> группировать по задаче -> применять/приводить к pd.Series -> распаковывать

Dillon Davis 10.05.2022 04:42

Проверьте df.pivot()

jch 10.05.2022 04:51
Почему в Python есть оператор "pass"?
Почему в Python есть оператор "pass"?
Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...
Основы Python Часть I
Основы Python Часть I
Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.
0
2
31
2
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 2

Ответ принят как подходящий

Используя функцию pandas.pivot(), вы можете просто сделать это, предполагая, что df — это ваш фрейм данных:

new_df = df.pivot(index = "Task", columns = "Action", values = "DateTime")

Другой способ — использовать set_index и unstack:

>>> (df.set_index(['Task', 'Action'])['DateTime'].unstack()
       .reset_index().rename_axis(columns=None))

   Task                    begin                      end
0     1  2022-05-04 16:07:42.580  2022-05-04 16:07:53.565

Другие вопросы по теме