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我有一個數據框,我從一個組織糟糕的SQL表中拉出。這表有每個通道的唯一行 我可以提取這些信息爲Python數據幀,並打算做進一步的處理,但現在只希望它得到一個更可用的格式蟒蛇,熊貓,數據框,行到列
樣本輸入:
C = pd.DataFrame()
A = np.array([datetime.datetime(2016,8,8,0,0,1,1000),45,'foo1',1])
B = pd.DataFrame(A.reshape(1,4),columns = ['date','chNum','chNam','value'])
C = C.append(B)
A = np.array([datetime.datetime(2016,8,8,0,0,1,1000),46,'foo2',12.3])
B = pd.DataFrame(A.reshape(1,4),columns = ['date','chNum','chNam','value'])
C = C.append(B)
A = np.array([datetime.datetime(2016,8,8,0,0,2,1000),45,'foo1',10])
B = pd.DataFrame(A.reshape(1,4),columns = ['date','chNum','chNam','value'])
C = C.append(B)
A = np.array([datetime.datetime(2016,8,8,0,0,2,1000),46,'foo2',11.3])
B = pd.DataFrame(A.reshape(1,4),columns = ['date','chNum','chNam','value'])
C = C.append(B)
主要生產
date chNum chNam value
0 2016-08-08 00:00:01.001000 45 foo1 1
0 2016-08-08 00:00:01.001000 46 foo2 12.3
0 2016-08-08 00:00:02.001000 45 foo1 10
0 2016-08-08 00:00:02.001000 46 foo2 11.3
我想
date foo1 foo2
2016-08-08 00:00:01.001000 1 12.3
2016-08-08 00:00:02.001000 10 113
我有一個解決方案:製作一個唯一的日期列表,爲每個日期循環遍歷數據框,並拉出每個通道,創建一個新行。一種乏味(容易出錯)!到程序,所以我在想,如果有利用大熊貓工具