pandas 使用explode()作为聚合函数[重复]

vbopmzt1 于 2023-09-29 发布在其他

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How can I pivot a dataframe?（5个答案）
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如何在pd.pivot_table()中复制explode索引行？

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    "group": [1,2,2,3,1,2,3], 
    "panel": [1,1,1,1,2,2,2],
    "value": [0,1,2,3,4,5,6]
})

pd.pivot_table(df, index="group", columns="panel", aggfunc="explode")

但是"explode"不是有效的聚合函数。我想有这个结果

value   
panel     1  2
group         
1         0  4
2         1  5
2         2  NaN
3         3  6

pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/77178489/using-explode-as-aggregation-function

1条答案

按热度按时间

72qzrwbm1#

你不应该聚合然后爆炸，你需要的是在pivot之前删除重复索引：

out = (df.assign(idx2=df.groupby(['group', 'panel']).cumcount())
         .pivot(index=['group', 'idx2'], columns='panel')
      )

输出量：

value     
panel          1    2
group idx2           
1     0      0.0  4.0
2     0      1.0  5.0
      1      2.0  NaN
3     0      3.0  6.0

要摆脱droplevel的重复数据消除级别，请执行以下操作：

out = (df.assign(idx2=df.groupby(['group', 'panel']).cumcount())
         .pivot(index=['group', 'idx2'], columns='panel')
         .droplevel(1)
      )

输出量：

value     
panel     1    2
group           
1       0.0  4.0
2       1.0  5.0
2       2.0  NaN
3       3.0  6.0

中间体：

# df.assign(idx2=df.groupby(['group', 'panel']).cumcount())

   group  panel  value  idx2
0      1      1      0     0
1      2      1      1     0
2      2      1      2     1  # will create a new row
3      3      1      3     0
4      1      2      4     0
5      2      2      5     0
6      3      2      6     0

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