如何使用pandas为group上的唯一值创建新列？

jjhzyzn0 于 2023-10-14 发布在其他

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假设我有一个Pandas的框架，

id,date,school,name
1,2019-01-01,U,Doug
1,2021-01-01,U,Chris
1,2022-01-01,U,Chris
1,2023-01-01,U,Chris
1,2022-01-01,K,Liam
3,2024-01-01,M,Nancy
3,2024-01-01,M,Betty

我如何将它转换成一种格式，

id,school,name1,name2
1,U,Doug,Chris
1,K,Liam,''
3,M,Nancy,Betty

我想按ID和学校分组，并为每个唯一的名称创建新列。
下面是开始的代码。

import pandas as pd

d = {
    'id': [1,1,1,1,2,3,3],
    'date': ['2019-01-01', '2021-01-01', '2022-01-01', '2023-01-01', '2022-01-01', '2024-01-01', '2024-01-01'],
    'school': ['U','U','U','U','K','M','M'],
    'name': ['Doug','Chris','Chris','Chris','Liam','Nancy','Betty']
}
df = pd.DataFrame(d)

pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/77274397/how-to-create-new-columns-for-unique-values-on-groupby-using-pandas

2条答案

按热度按时间

ffscu2ro1#

您可以使用此代码来获得ID和学校的唯一名称。然后将每行列表中的每个元素移动到单独的列中，最后重命名列。
df_grouped = df.groupby(['id', 'school'])['name'].unique().apply(pd.Series) df_grouped = df_grouped.rename(columns={x: f"name{x+1}" for x in df_grouped.columns}) df_grouped
输出量：
| ID|学校|name1| name2|
| --|--|--|--|
| 1 |U|道格|克里斯|
| 2 |K|利亚姆|楠|
| 3 |M|南希|贝蒂|
请注意，我们的输出并不完全匹配，因为在您的代码和您提供的示例之间，学校K的id有轻微的不匹配。

赞(0）回复(0）举报 2023-10-14

yks3o0rb2#

可能的解决方案：

cols = ['id', 'school']

g = df.groupby(cols)

out = (pd.concat([pd.concat(
    [x.loc[:, cols].head(1).reset_index(drop=True),
     pd.DataFrame(x['name'].unique()).T], axis=1) for _,x in g])
 .reset_index(drop=True))

out.columns = [x if i <=1 else f'name{i-1}' 
               for i, x in enumerate(out.columns)]

输出量：

id school  name1  name2
0   1      U   Doug  Chris
1   2      K   Liam    NaN
2   3      M  Nancy  Betty

赞(0）回复(0）举报 2023-10-14

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