旋转大熊猫DF - 把列值成列名

我有一个DF：旋转大熊猫DF - 把列值成列名

pd.DataFrame({'time_period': {0: pd.Timestamp('2017-04-01 00:00:00'), 
    1: pd.Timestamp('2017-04-01 00:00:00'), 
    2: pd.Timestamp('2017-03-01 00:00:00'), 
    3: pd.Timestamp('2017-03-01 00:00:00')}, 
'cost1': {0: 142.62999999999994, 
    1: 131.97000000000003, 
    2: 142.62999999999994, 
    3: 131.97000000000003}, 
'revenue1': {0: 56, 
    1: 113.14999999999998, 
    2: 177, 
    3: 99}, 
'cost2': {0: 309.85000000000002, 
    1: 258.25, 
    2: 309.85000000000002, 
    3: 258.25}, 
'revenue2': {0: 4.5, 
    1: 299.63,2: 309.85, 
    3: 258.25}, 
'City': {0: 'Boston', 
    1: 'New York',2: 'Boston', 
    3: 'New York'}})

我想重新构造这个df，可以使得对收入和成本分别：

pd.DataFrame({'City': {0: 'Boston', 1: 'New York'}, 
'Apr-17 revenue1': {0: 56.0, 1: 113.15000000000001}, 
'Apr-17 revenue2': {0: 4.5, 1: 299.63}, 
'Mar-17 revenue1': {0: 177, 1: 99}, 
'Mar-17 revenue2': {0: 309.85000000000002, 1: 258.25}})

而且一成本相似的df。

基本上，将time_period列值分别转换为列名，例如Apr-17，Mar-17，分别包含收入/成本字符串（适当时）和收入1 /收入2和成本1 /成本2的值。

我一直在玩pd.pivot_table取得了一些成功，但我无法得到我想要的。

来源

2017-05-29 codingknob

请检查您的例子。预期的输出与输入DF中的数据不匹配（如日期，奥兰多的收入等）。 – Allen

@Allen - 谢谢你指出。我刚刚纠正。 :-) – codingknob

为简单起见，我删除了第二个城市列..... – codingknob

使用set_index和拆散

import datetime as dt 
df['time_period'] = df['time_period'].apply(lambda x: dt.datetime.strftime(x,'%b-%Y')) 

df = df.set_index(['A', 'B', 'time_period'])[['revenue1', 'revenue2']].unstack().reset_index() 
df.columns = df.columns.map(' '.join) 


    A   B  revenue1 Apr-2017 revenue1 Mar-2017 revenue2 Apr-2017 revenue2 Mar-2017 
0 Boston  Orlando 56.00    177.0    4.50    309.85 
1 New York Dallas 113.15    99.0    299.63    258.25

来源

2017-05-30 01:21:38 Vaishali

旋转大熊猫DF - 把列值成列名

回答

相关问题