pandas 转置多列和重命名

dauxcl2d 于 2023-10-14 发布在其他

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我有一个看起来像下面的框架：
| 产品Id|类别|月|销售|利润|
| --|--|--|--|--|
| XYX|鞋|Feb| 1000 | 1235 |
| XYX|鞋|三月| 1200 | 1455 |
| 阿坝|袋|Feb| 14000 | 7235 |
| 阿坝|袋|三月| 5200 | 8455 |
我试图半转置它-我希望每个唯一的产品ID一行，并创建新的列：feb_sales，march_sales，feb_profit，march_profit.并删除月份列。我试过用

table.values.reshape(1, -1), columns=table['month','sales','Profit']

和不同版本的这一点，但我不能实现什么IM后。我希望结果是
| 产品Id|类别|二月销售额|二月份利润|三月销售|三月利润|
| --|--|--|--|--|--|
| XYX|鞋|......这是什么？|......这是什么？|||
| 阿坝|袋|......这是什么？|......|||
谢谢你的指导

pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/77239046/transposing-multiple-columns-and-renaming

1条答案

按热度按时间

g6ll5ycj1#

试试看：

# mage the Category strings consistent:
df["Category"] = df["Category"].str.capitalize()
# pivot the dataframe:
df = df.pivot(
    index=["Product Id", "Category"], columns=["month"], values=["sales", "profit"]
)
# remove the column multi-index
df.columns = [f"{b} {a}" for a, b in df.columns]
# properly sort the columns:
months = ["Jan", "Feb", "March", "Apr", "Jun", "Jul", "Aug", "Sep", "Oct", "Nov", "Dec"]
df = df[sorted(df.columns, key=lambda k: months.index(k.split()[0]))]
df = df.reset_index()
print(df)

图纸：

Product Id Category  Feb sales  Feb profit  March sales  March profit
0        aba     Bags      14000        7235         5200          8455
1        xyx    Shoes       1000        1235         1200          1455

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