पांडा डेटाफ्रेम पिवोटिंग समस्या

Question

मुझे कुछ रडार डेटा मिला है जो कि एक अजीब प्रारूप में है, और मैं यह नहीं समझ सकता कि पांडा पुस्तकालय का उपयोग करके इसे सही ढंग से कैसे पिटोट किया जाए।

मेरे डेटा:

speed time 
loc  
A 63 0000 
B 61 0000 
C 63 0000 
D 65 0000 
A 73 0005 
B 71 0005 
C 73 0005 
D 75 0005 

मैं चालू करने के लिए है कि एक DataFrame कि इस तरह दिखता है में करना चाहते हैं:

0000 0005 
loc  
A 63  73 
B 61  71 
C 63  73 
D 65  75 

मैं लगभग नगण्य का एक बहुत कुछ किया है, लेकिन नहीं कर पा रहे वाक्यविन्यास सही पाने के लिए। क्या कोई मदद कर सकता है?

धन्यवाद!

Answer 1

आप यहाँ धुरी विधि का उपयोग कर सकते हैं:

In [71]: df 
Out[71]: 
    speed time 
loc    
A  63  0 
B  61  0 
C  63  0 
D  65  0 
A  73  5 
B  71  5 
C  73  5 
D  75  5 

In [72]: df.reset_index().pivot('loc', 'time', 'speed') 
Out[72]: 
time 0 5 
loc   
A  63 73 
B  61 71 
C  63 73 
D  65 75 

Answer 2

आपके डेटा स्रोत मानते हुए, एक csv फ़ाइल में है

from pandas.io.parsers import read_csv 
df = read_csv("radar_data.csv") 

df # shows what is in df 

     loc speed time 
0 A  63  0 
1 B  61  0 
2 C  63  0 
3 D  65  0 
4 A  73  5 
5 B  73  5 
6 C  75  5 
7 D  75  5 
8 A  67  0 
9 B  68  0 
10 C  68  0 
11 D  70  0 

ध्यान दें कि मैं सूचकांक के रूप में loc सेट नहीं किया अभी तक तो यह एक autoincrement पूर्णांक सूचकांक का उपयोग करता है।

panel = df.set_index(['loc', 'time']).sortlevel(0).to_panel() 

हालांकि, यदि आपका डेटा फ्रेम पहले से ही सूचकांक के रूप में loc उपयोग कर रहा है, हम इस पर ध्यान time स्तंभ संलग्न करने के लिए इतना है कि हम एक loc समय hierarchal सूचकांक है की आवश्यकता होगी। यह set_index विधि में नए append विकल्प का उपयोग करके किया जा सकता है। इस तरह: -

panel = df.set_index(['time'], append=True).sortlevel(0).to_panel() 

या तो मामले में, हम इस परिदृश्य पर पहुंचने चाहिए: -

panel # shows what panel is 

<class 'pandas.core.panel.Panel'> 
Dimensions: 1 (items) x 4 (major) x 2 (minor) 
Items: speed to speed 
Major axis: A to D 
Minor axis: 0 to 5 

panel["speed"] # <--- This is what you are looking for. 


time 0 5 
loc   
A  63 67 
B  73 61 
C  68 73 
D  63 68 

आशा इस मदद करता है।