अजगर : पांडा धुरी तालिका के लिए एकाधिक स्तंभों पर एक बार है जो डुप्लिकेट मान

Question 1

एक पांडा dataframme के साथ स्तंभों का नाम , स्कूल और निशान

name  school  marks

tom     HBS     55
tom     HBS     55
tom     HBS     14
mark    HBS     28
mark    HBS     19
lewis   HBS     88

कैसे स्थानांतरित करने के लिए और कन्वर्ट इस तरह

name  school  marks_1 marks_2 marks_3

tom     HBS     55     55       14
mark    HBS     28     19
lewis   HBS     88

यह करने की कोशिश की:

df = df.pivot_table(index='name', values='marks', columns='school') \
    .reset_index() \
    .rename_axis(None, axis=1)

print(df)

df = df.pivot('name','marks','school')

इन कड़ियों की जाँच की

https://stackoverflow.com/questions/22798934/pandas-long-to-wide-reshape-by-two-variables
https://stackoverflow.com/questions/62391419/pandas-group-by-and-convert-rows-into-multiple-columns
https://stackoverflow.com/questions/60698109/pandas-multiple-rows-to-single-row-with-multiple-columns-on-2-indexes

इस त्रुटि हो रही है कारण नकल करने के लिए मूल्यों. कैसे संभाल करने के लिए, तो डुप्लिकेट मौजूद है और हम उन्हें रखने के लिए

ValueError: Index contains duplicate entries, cannot reshape

Question 2

का उपयोग कर प्रयास करें set_index और unstack के साथ groupby और cumcount:

df_out = df.set_index(['name',
                       'school',
                       df.groupby(['name','school'])\
           .cumcount() +1]).unstack()
df_out.columns = [f'{i}_{j}' for i, j in df_out.columns]
df_out = df_out.reset_index()
df_out

आउटपुट:

    name school  marks_1  marks_2  marks_3
0  lewis    HBS     88.0      NaN      NaN
1   mark    HBS     28.0     19.0      NaN
2    tom    HBS     55.0     55.0     14.0

Question 3

के cumcount समारोह की अनुमति देता है बनाने के लिए एक अद्वितीय सूचकांक से पहले pivoting. इस पर बनाता है एक ही विचार के रूप में @ScottBoston; हालांकि, pivot समारोह में यहां इस्तेमाल किया जाता है:

index = ['name', 'school']

                  # create an extra column for uniqueness          
temp = (df.assign(counter = df.groupby(index)
                              .cumcount()
                              .add(1)
                              .astype(str))
          .pivot(index = index, columns = 'counter')
        )

# flatten the columns
temp.columns = temp.columns.map('_'.join)

temp.reset_index()

    name school  marks_1  marks_2  marks_3
0  lewis    HBS     88.0      NaN      NaN
1   mark    HBS     28.0     19.0      NaN
2    tom    HBS     55.0     55.0     14.0

वैकल्पिक रूप से, आप का उपयोग कर सकता है pivot_wider समारोह से pyjanitorहै, जो वाक्यात्मक चीनी चारों ओर pd.pivotकुछ के साथ , सहायकों:

# pip install pyjanitor
import pandas as pd
import janitor
(df.assign(counter = df.groupby(index)
                       .cumcount()
                       .add(1))                              
   .pivot_wider(index = index, 
                names_from = 'counter', 
                names_sep = '_')
)

    name school  marks_1  marks_2  marks_3
0  lewis    HBS     88.0      NaN      NaN
1   mark    HBS     28.0     19.0      NaN
2    tom    HBS     55.0     55.0     14.0

Scott Boston · Answer 1 · 2021-11-23T02:27:52

का उपयोग कर प्रयास करें set_index और unstack के साथ groupby और cumcount:

df_out = df.set_index(['name',
                       'school',
                       df.groupby(['name','school'])\
           .cumcount() +1]).unstack()
df_out.columns = [f'{i}_{j}' for i, j in df_out.columns]
df_out = df_out.reset_index()
df_out

आउटपुट:

    name school  marks_1  marks_2  marks_3
0  lewis    HBS     88.0      NaN      NaN
1   mark    HBS     28.0     19.0      NaN
2    tom    HBS     55.0     55.0     14.0

sammywemmy · Answer 2 · 2021-11-23T03:14:53

के cumcount समारोह की अनुमति देता है बनाने के लिए एक अद्वितीय सूचकांक से पहले pivoting. इस पर बनाता है एक ही विचार के रूप में @ScottBoston; हालांकि, pivot समारोह में यहां इस्तेमाल किया जाता है:

index = ['name', 'school']

                  # create an extra column for uniqueness          
temp = (df.assign(counter = df.groupby(index)
                              .cumcount()
                              .add(1)
                              .astype(str))
          .pivot(index = index, columns = 'counter')
        )

# flatten the columns
temp.columns = temp.columns.map('_'.join)

temp.reset_index()

    name school  marks_1  marks_2  marks_3
0  lewis    HBS     88.0      NaN      NaN
1   mark    HBS     28.0     19.0      NaN
2    tom    HBS     55.0     55.0     14.0

वैकल्पिक रूप से, आप का उपयोग कर सकता है pivot_wider समारोह से pyjanitorहै, जो वाक्यात्मक चीनी चारों ओर pd.pivotकुछ के साथ , सहायकों:

# pip install pyjanitor
import pandas as pd
import janitor
(df.assign(counter = df.groupby(index)
                       .cumcount()
                       .add(1))                              
   .pivot_wider(index = index, 
                names_from = 'counter', 
                names_sep = '_')
)

    name school  marks_1  marks_2  marks_3
0  lewis    HBS     88.0      NaN      NaN
1   mark    HBS     28.0     19.0      NaN
2    tom    HBS     55.0     55.0     14.0

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