Объединение crossstab-pivot-groupby для фрейма данных Pandas
Я думаю, что это довольно простой вопрос, но я не могу найти другую запись, в которой решается подобный случай.
У меня есть фреймворк Pandas, который выглядит так:
group1 group2 meandiff lower upper reject
0 bacc dry_sed 2575.1697 2033.6713 3116.6681 True
1 bacc junc_hal -81.8513 -555.8132 392.1106 False
2 bacc other_trees -1.2333 -512.6246 510.1579 False
3 bacc phrag 613.2256 0.4309 1226.0204 True
4 bacc water -1074.4667 -1687.2614 -461.6719 True
5 bacc wet_sed -437.1854 -943.2217 68.8508 False
6 dry_sed junc_hal -2657.0210 -3068.3186 -2245.7234 True
7 dry_sed other_trees -2576.4030 -3030.3269 -2122.4792 True
8 dry_sed phrag -1961.9441 -2527.6677 -1396.2204 True
9 dry_sed water -3649.6364 -4215.3600 -3083.9127 True
10 dry_sed wet_sed -3012.3551 -3460.2374 -2564.4728 True
11 junc_hal other_trees 80.6179 -290.1464 451.3823 False
12 junc_hal phrag 695.0769 193.6165 1196.5373 True
13 junc_hal water -992.6154 -1494.0758 -491.1550 True
14 junc_hal wet_sed -355.3341 -718.6767 8.0084 False
15 other_trees phrag 614.4590 77.4825 1151.4354 True
16 other_trees water -1073.2333 -1610.2098 -536.2569 True
17 other_trees wet_sed -435.9521 -846.9253 -24.9788 True
18 phrag water -1687.6923 -2321.9951 -1053.3895 True
19 phrag wet_sed -1050.4111 -1582.2901 -518.5320 True
20 water wet_sed 637.2812 105.4022 1169.1603 True
Я хочу создать своего рода таблицу непредвиденных обстоятельств между group1 и group2, но помещая в каждую ячейку значение в столбце Reject.
Должно получиться примерно так:
bacc dry_sed junc_hal other_trees phrag water wet_sed
bacc NA 1 0 0 1 1 0
dry_sed 1 NA 1 1 1 1 1
junc_hal 0 1 NA 0 1 1 0
other_trees 0 1 0 NA 1 1 1
phrag 1 1 1 1 NA 1 1
water 1 1 1 1 1 NA 1
wet_sed 0 1 0 1 1 1 NA
АН просто для справки, там может быть любое количество.
Есть ли прямой способ обобщить данные таким образом? Прежде чем перейти к анализу таблиц с помощью циклов, я хотел бы убедиться, что нет простого прямого способа добиться этого.
Заранее спасибо.
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
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
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
Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:
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
Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.
2
0
811
2
Перейти к ответу
Данный вопрос помечен как решенный
Ответы 2
Вы можете повернуть фрейм данных.
df.pivot(index='group1', columns='group2', values='reject')
group2 dry_sed junc_hal other_trees phrag water wet_sed
group1
bacc True False False True True False
dry_sed None True True True True True
junc_hal None None False True True False
other_trees None None None True True True
phrag None None None None True True
water None None None None None True
Ответ принят как подходящий
Предполагая, что ваш фрейм данных называется df, вы можете:
df['reject_flag'] = df['reject'].astype(int)
output = df.pivot_table(index='group1', columns='group2', values='reject_flag')
что дает вам следующее:
group2 dry_sed junc_hal other_trees phrag water wet_sed
group1
bacc 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0
dry_sed NaN 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0
junc_hal NaN NaN 0.0 1.0 1.0 0.0
other_trees NaN NaN NaN 1.0 1.0 1.0
phrag NaN NaN NaN NaN 1.0 1.0
water NaN NaN NaN NaN NaN 1.0
Другие вопросы по теме
Как выбрать индекс строки или столбца таблицы pandas по оси
Чтение мультииндексированного CSV в пандах с несколькими разделителями
Как может график гистограммы pandas DataFrame правильно определять порядок месяца или дня?
Pandas загружает фрейм данных из MSSQL
Получение одного и того же вывода pandas дважды в Python IDLE
Python | Объедините несколько файлов csv (100+) из одной папки с учетом заголовка csv
Как связать вектор с фреймом данных в Python и сохранить имя вектора в качестве имени нового столбца?
Панды - выделить повторяющиеся строки данных
Pandas: установите скользящее окно для перебора строк и применения функции
Pandas round в некоторых случаях обрезается
Похожие вопросы
Невозможно использовать переменную модуля патча обезьяны в модульных тестах Python
Максимальное разрешение изображения Skimage (memoryerror)
Что я могу сделать, чтобы получить обычный Python REPL от JetBrains
Шифрование данных в PostgreSQL и дешифрование данных в Python
Как «индекс списка вне допустимого диапазона»?
Привет. Я работаю над проектом django. У меня есть страница регистрации, и я хочу добавить на нее подтверждение адреса электронной почты
Как выбрать индекс строки или столбца таблицы pandas по оси
Чтение мультииндексированного CSV в пандах с несколькими разделителями
Ошибка ключа Django: KeyError в запросе template.html при запуске формы
Получите результат ffmpeg и передайте его скрипту python