Dataframe操作，與groupby有關的東西，可能是：/

需要關於數據幀轉換的幫助。我有Dataframe操作，與groupby有關的東西，可能是：/

df = pd.DataFrame({'C' : [1, 2, 1, 1, 2, 2, 1], 
        'D' : [1, 2, 13, 4, 5, 9, 10]}) 
df = df.sort('C') 
=>  C D 
    0 1 1 
    1 1 13 
    2 1 4 
    3 1 10 
    4 2 2 
    5 2 5 
    6 2 9

，並希望得到

F1 F2 F3 F4 
1 1 13 4 10 
2 2 5 9 Nan

目前，我遍歷一切，但在的大數據幀，它只是太慢了。

感謝

來源

2015-09-21 bibile

其實我無法想出如何從數據框傳遞給其他人。你能否澄清你的問題？什麼是F1，..，F4？ –

即使我在想這件事！他們沒有連接C和D ,,,請你重新檢查數據？ –

同意，不清楚，對不起..試圖說清楚，在問題中排序（'C'）。我試圖從C的值中獲得的新Dataframe的2行有幫助嗎？ – bibile

您可以通過添加一個新的F列，然後調用pivot做到這一點：

>>> df["F"] = "F" + (df.groupby("C").cumcount() + 1).astype(str) 
>>> d2 = df.pivot(index="C", columns="F", values="D") 
>>> d2 
F F1 F2 F3 F4 
C     
1 1 13 4 10 
2 2 5 9 NaN

的F和C有索引名和列名;如果你真的想擺脫那些你可以將它們設置爲無。

>>> d2.index.name = None 
>>> d2.columns.name = None 
>>> d2 
    F1 F2 F3 F4 
1 1 13 4 10 
2 2 5 9 NaN

來源

2015-09-21 12:17:10 DSM

完美，非常感謝！ – bibile

Dataframe操作，與groupby有關的東西，可能是：/

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