在Python中使用Unstack

Question

我想在python中取消一列，但它並不完全符合我的期望。我的表（稱爲DF）類似於此：

station_id year  Day1 Day2 
210018  1916  4  7 
       1917  3  9 
256700  1916  NaN  8 
       1917  6  9 

我想在今年讓每stationn一年所有的日子都在一行中拆散。 1916年那兩天會再啓動第一，隨後2天，從1917年的210018臺和256700.

一個例子是這樣的：

station_id   1916  1917 
210018    4 7  3 9 
256700    NaN 8  6 9 

我想使用此代碼：

df2=df.unstack(level='year') 
df2.columns=df2.columns.swaplevel(0,1) 
df2=df2.sort(axis=1) 

我收到一個錯誤，說AttributeError: 'Series' object has no attribute 'columns'。

任何幫助，將不勝感激。

Answer 1

你需要讓year索引你叫拆散前：

try: 
    # for Python2 
    from cStringIO import StringIO 
except ImportError: 
    # for Python3 
    from io import StringIO 

import pandas as pd 


text = '''\ 
station_id year  Day1 Day2 
210018  1916  4  7 
210018  1917  3  9 
256700  1916  NaN  8 
256700  1917  6  9''' 

df = pd.read_table(StringIO(text), sep='\s+') 
df = df.set_index(['station_id', 'year']) 
df2 = df.unstack(level='year') 
df2.columns = df2.columns.swaplevel(0,1) 
df2 = df2.sort(axis=1) 
print(df2) 

產生

year  1916  1917  
      Day1 Day2 Day1 Day2 
station_id      
210018  4 7 3 9 
256700  NaN 8 6 9 

然而，如果year是列，而不是一個索引，那麼

df = pd.read_table(StringIO(text), sep='\s+') 
df = df.set_index(['station_id']) 
df2 = df.unstack(level='year') 
df2.columns = df2.columns.swaplevel(0,1) 
df2 = df2.sort(axis=1) 

潛在客戶到AttributeError: 'Series' object has no attribute 'columns'。

---

的level='year'在df.unstack(level='year')被忽略時df沒有一個指數級命名year（或者甚至說，blah）：

In [102]: df 
Out[102]: 
      year Day1 Day2 
station_id     
210018  1916  4  7 
210018  1917  3  9 
256700  1916 NaN  8 
256700  1917  6  9 

In [103]: df.unstack(level='blah') 
Out[103]: 
     station_id 
year 210018  1916 
     210018  1917 
     256700  1916 
     256700  1917 
Day1 210018   4 
     210018   3 
     256700   NaN 
     256700   6 
Day2 210018   7 
     210018   9 
     256700   8 
     256700   9 
dtype: float64 

這是令人驚訝的錯誤的來源。