Как перевернуть таблицу в pandas (PIVOT)
Есть Pandas DataFrame, который выглядит так:
expr Therapy
0 100 A
1 96 A
2 101 A
3 95 A
4 103 A
5 99 A
6 97 A
7 96 A
8 98 A
9 106 A
10 106 A
11 104 A
12 95 A
13 95 A
14 105 A
15 100 B
16 100 B
17 95 B
18 84 B
19 101 B
20 101 B
21 95 B
22 106 B
23 105 B
24 97 B
25 103 B
26 94 B
27 94 B
28 100 B
29 107 B
30 91 C
31 96 C
32 94 C
33 96 C
34 91 C
35 85 C
36 98 C
37 93 C
38 100 C
39 85 C
40 101 C
41 101 C
42 90 C
43 98 C
44 97 C
45 92 D
46 85 D
47 95 D
48 89 D
49 91 D
50 91 D
51 99 D
52 94 D
53 97 D
54 94 D
55 87 D
56 93 D
57 96 D
58 92 D
59 90 D
Как сделать так, чтобы колонки были A и В, а данные в колонках были значениями expr для А и В соответственно. Прочитал про использование pivot, но выходит такая история:
Therapy A B C D
0 100.0 NaN NaN NaN
1 96.0 NaN NaN NaN
2 101.0 NaN NaN NaN
3 95.0 NaN NaN NaN
4 103.0 NaN NaN NaN
5 99.0 NaN NaN NaN
6 97.0 NaN NaN NaN
7 96.0 NaN NaN NaN
8 98.0 NaN NaN NaN
9 106.0 NaN NaN NaN
10 106.0 NaN NaN NaN
11 104.0 NaN NaN NaN
12 95.0 NaN NaN NaN
13 95.0 NaN NaN NaN
14 105.0 NaN NaN NaN
15 NaN 100.0 NaN NaN
16 NaN 100.0 NaN NaN
17 NaN 95.0 NaN NaN
18 NaN 84.0 NaN NaN
19 NaN 101.0 NaN NaN
20 NaN 101.0 NaN NaN
21 NaN 95.0 NaN NaN
22 NaN 106.0 NaN NaN
23 NaN 105.0 NaN NaN
24 NaN 97.0 NaN NaN
25 NaN 103.0 NaN NaN
26 NaN 94.0 NaN NaN
27 NaN 94.0 NaN NaN
28 NaN 100.0 NaN NaN
29 NaN 107.0 NaN NaN
30 NaN NaN 91.0 NaN
31 NaN NaN 96.0 NaN
32 NaN NaN 94.0 NaN
33 NaN NaN 96.0 NaN
34 NaN NaN 91.0 NaN
35 NaN NaN 85.0 NaN
36 NaN NaN 98.0 NaN
37 NaN NaN 93.0 NaN
38 NaN NaN 100.0 NaN
39 NaN NaN 85.0 NaN
40 NaN NaN 101.0 NaN
41 NaN NaN 101.0 NaN
42 NaN NaN 90.0 NaN
43 NaN NaN 98.0 NaN
44 NaN NaN 97.0 NaN
45 NaN NaN NaN 92.0
46 NaN NaN NaN 85.0
47 NaN NaN NaN 95.0
48 NaN NaN NaN 89.0
49 NaN NaN NaN 91.0
50 NaN NaN NaN 91.0
51 NaN NaN NaN 99.0
52 NaN NaN NaN 94.0
53 NaN NaN NaN 97.0
54 NaN NaN NaN 94.0
55 NaN NaN NaN 87.0
56 NaN NaN NaN 93.0
57 NaN NaN NaN 96.0
58 NaN NaN NaN 92.0
59 NaN NaN NaN 90.0
В чем проблема, и как правильно использовать данный метод (если вообще он тут нужен)?
Ответы (3 шт):
Автор решения: CrazyElf
→ Ссылка
Попробуйте так, чтобы сопоставить колонки с одинаковым expr:
df.pivot(index='expr', columns='Therapy', values='expr')
Примечание: если в полученной таблице будут пропущенные значения (NaN), то все значения таблицы автоматически будут преобразованы в float64, это особенности Pandas.
Автор решения: strawdog
→ Ссылка
попробуйте сделать так:
df = df.pivot_table(index=df.index, columns=['Therapy'], values='expr')
df = df.apply(lambda x: pd.Series(x.dropna().values))
Результат для вашего df будет:
Therapy A B C D
0 100.0 100.0 91.0 92.0
1 96.0 100.0 96.0 85.0
2 101.0 95.0 94.0 95.0
3 95.0 84.0 96.0 89.0
4 103.0 101.0 91.0 91.0
5 99.0 101.0 85.0 91.0
6 97.0 95.0 98.0 99.0
7 96.0 106.0 93.0 94.0
8 98.0 105.0 100.0 97.0
9 106.0 97.0 85.0 94.0
10 106.0 103.0 101.0 87.0
11 104.0 94.0 101.0 93.0
12 95.0 94.0 90.0 96.0
13 95.0 100.0 98.0 92.0
14 105.0 107.0 97.0 90.0
Автор решения: MaxU
→ Ссылка
Можно сделать так:
res = (df
.assign(n=df.groupby("Therapy").cumcount())
.pivot_table(index="n", columns="Therapy", values="expr", fill_value=0)
.rename_axis(None))
результат:
In [11]: res
Out[11]:
Therapy A B C D
0 100 100 91 92
1 96 100 96 85
2 101 95 94 95
3 95 84 96 89
4 103 101 91 91
5 99 101 85 91
6 97 95 98 99
7 96 106 93 94
8 98 105 100 97
9 106 97 85 94
10 106 103 101 87
11 104 94 101 93
12 95 94 90 96
13 95 100 98 92
14 105 107 97 90