Cómo agrupar y pivotar un marco de datos con valores no numéricos

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nielsen 2020-04-20 23:09.

Estoy usando Python y tengo un conjunto de datos de 6 columnas, R, Rc, J, T, Ca y Cb. Necesito "agregar" en las columnas "R" luego "J", de modo que para cada R, cada fila sea una "J" única. Rc es una característica de R. Ca y Cb son características de T. Tendrá más sentido mirando la tabla a continuación.

Necesito pasar de:

#______________________            ________________________________________________________________
#| R  Rc  J  T  Ca  Cb|           |# R  Rc  J  Ca(T=1)  Ca(T=2)  Ca(T=3)  Cb(T=1)  Cb(T=2)  Cb(T=3)|
#| a   p  1  1  x    d|           |# a  p   1    x         y        z        d        e        f   |
#| a   p  1  2  y    e|           |# b  o   1    w                           g                     |  
#| a   p  1  3  z    f|  ----->   |# b  o   2    v                           h                     | 
#| b   o  1  1  w    g|           |# b  o   3    s                           i                     |
#| b   o  2  1  v    h|           |# c  n   1    t         r                 j        k            |
#| b   o  3  1  s    i|           |# c  n   2    u                           l                     |
#| c   n  1  1  t    j|           |________________________________________________________________|
#| c   n  1  2  r    k|           
#| c   n  2  1  u    l|
#|____________________|

data = {'R' : ['a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'b', 'c', 'c', 'c'], 
        'Rc': ['p', 'p', 'p', 'o', 'o', 'o', 'n', 'n', 'n'],
        'J' : [1, 1, 1, 1, 2, 3, 1, 1, 2], 
        'T' : [1, 2, 3, 1, 1, 1, 1, 2, 1], 
        'Ca': ['x', 'y', 'z', 'w', 'v', 's', 't', 'r', 'u'],
        'Cb': ['d', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j', 'k', 'l']}

df = pd.DataFrame(data=data)

No quiero perder los datos en Rc, Ca o Cb.

Rc (o cada columna que termina en 'c') es la misma para cada R, por lo que puede agruparse con R.

Pero Ca y Cb (o cada columna que comienza con 'C') son únicas para cada T, que se agregará y se perderá. En cambio, estos deben guardarse en nuevas columnas llamadas Ca (T = 1) para cuando T = 1, Ca (T = 2) para cuando T = 2 y Ca (T = 3) para cuando T = 3. Lo mismo ocurre con Cb.

Entonces, usando T, necesito crear un número T de columnas para cada Ca y Cb dado T, que escribe los datos de Ca y Cb en las nuevas columnas.

PD. Si ayuda, las columnas J y T tienen una columna adicional con ID únicos.

J_ID = [1,1,1,2,3,4,5,5,6]
T_ID = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]

Lo que probé hasta ahora:

(
    df.groupby(['R','J'])
    .apply(lambda x: x.Ca.tolist()).apply(pd.Series)
    .rename(columns=lambda x: f'Ca{x+1}')
    .reset_index()
)

Problema: Solo es posible hacerlo con una de las C y pierdo Rc.

¡Cualquier ayuda será muy apreciada!

python pandas dataframe group-by data-handling

2 answers

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Gio 2020-04-20 23:43.

Puede usar pivot_table( aquí los documentos ) con una función lambda como aggfuncargumento:

table = pd.pivot_table(df, index = ['R','Rc','J'],values = ['Ca','Cb'],
                    columns = ['T'], fill_value = '', aggfunc = lambda x: ''.join(str(v) for v in x)).reset_index()


   R Rc  J Ca       Cb      
T           1  2  3  1  2  3
0  a  p  1  x  y  z  d  e  f
1  b  o  1  w        g      
2  b  o  2  v        h      
3  b  o  3  s        i      
4  c  n  1  t  r     j  k   
5  c  n  2  u        l

Luego puede eliminar las columnas de índices múltiples y cambiar el nombre de la siguiente manera (tomado de esta gran respuesta ):

table.columns = ['%s%s' % (a, ' (T = %s)' % b if b else '') for a, b in table.columns]

   R Rc  J Ca (T = 1) Ca (T = 2) Ca (T = 3) Cb (T = 1) Cb (T = 2) Cb (T = 3)
0  a  p  1          x          y          z          d          e          f
1  b  o  1          w                                g                      
2  b  o  2          v                                h                      
3  b  o  3          s                                i                      
4  c  n  1          t          r                     j          k           
5  c  n  2          u                                l
0
coco18 2020-04-20 23:14.

Si entiendo lo que necesita, simplemente puede ubicar las filas necesarias como esta: 

df['Ca(T=1)']=df['Ca'].loc[df['T']==1]

tienes que repetirlo para las diferentes T's

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