熊貓：轉換列基於ID

我有以下數據框：

df = pd.DataFrame([[1, 'name', 'peter'], [1, 'age', 23], [1, 'height', '185cm']], columns=['id', 'column','value'])

id column value 
0 1 name peter 
1 1 age  23 
2 1 height 185cm

我需要創建一個單獨的行，每個ID 。像這樣：

id name age height 
0 1 peter 23 185cm

任何幫助非常感謝，謝謝。

來源

2017-06-22 pandalover

歡迎來到StackOverflow。請花時間閱讀這篇文章[如何提供一個偉大的熊貓示例]（http://stackoverflow.com/questions/20109391/how-to-make-good-reproducible-pandas-examples）以及如何提供[最小，完整和可驗證的示例]（http://stackoverflow.com/help/mcve）並相應地修改您的問題。 [如何提出一個好問題]（http://stackoverflow.com/help/how-to-ask）上的這些技巧也可能有用。 – jezrael

此外[不要張貼圖像的代碼（或鏈接到他們）]（http://meta.stackoverflow.com/questions/285551/why-may-i-not-upload-images-of-code-on-所以當提問時） – jezrael

對不起，我沒有足夠的聲望來嵌入圖像 – pandalover

您可以使用pivot_table與骨料join：

df = pd.DataFrame([[1, 'name', 'peter'], 
        [1, 'age', 23], 
        [1, 'height', '185cm'], 
        [1, 'age', 25]], columns=['id', 'column','value']) 
print (df) 
    id column value 
0 1 name peter 
1 1  age  23 
2 1 height 185cm 
3 1  age  25 

df1 = df.astype(str).pivot_table(index="id",columns="column",values="value",aggfunc=','.join) 
print (df1) 
    column age height name 
id       
1  23,25 185cm peter

與groupby + apply另一種解決方案加入和unstack：

df1 = df.astype(str).groupby(["id","column"])["value"].apply(','.join).unstack(fill_value=0) 
print (df1) 
column age height name 
id       
1  23,25 185cm peter

來源

2017-06-22 11:10:33 jezrael

非常感謝您，現在工作！ – pandalover

如果我的回答很有幫助，請不要忘記[接受]（http://meta.stackexchange.com/a/5235/295067） - 點擊答案旁邊的複選標記（'✓'）將其從灰色填充。謝謝。 – jezrael

假設你的數據幀爲「DF」，下面一行將有助於：

df.pivot（指數= 「主題」，列= 「謂詞」，值= 「對象」）

來源

2017-06-22 10:55:36

熊貓：轉換列基於ID

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