我有长格式的数据,正尝试将其整形为宽,但似乎没有一种简单的方法可以使用melt / stack / unstack来做到这一点:
Salesman Height product price
Knut 6 bat 5
Knut 6 ball 1
Knut 6 wand 3
Steve 5 pen 2
成为:
Salesman Height product_1 price_1 product_2 price_2 product_3 price_3
Knut 6 bat 5 ball 1 wand 3
Steve 5 pen 2 NA NA NA NA
我认为Stata可以使用reshape命令执行类似的操作。
一个简单的枢轴可能足以满足您的需求,但这是我为再现您期望的输出所做的:
df['idx'] = df.groupby('Salesman').cumcount()
仅在组内计数器/索引内添加即可获得大部分的信息,但列标签将不会如您所愿:
print df.pivot(index='Salesman',columns='idx')[['product','price']]
product price
idx 0 1 2 0 1 2
Salesman
Knut bat ball wand 5 1 3
Steve pen NaN NaN 2 NaN NaN
为了更接近您想要的输出,我添加了以下内容:
df['prod_idx'] = 'product_' + df.idx.astype(str)
df['prc_idx'] = 'price_' + df.idx.astype(str)
product = df.pivot(index='Salesman',columns='prod_idx',values='product')
prc = df.pivot(index='Salesman',columns='prc_idx',values='price')
reshape = pd.concat([product,prc],axis=1)
reshape['Height'] = df.set_index('Salesman')['Height'].drop_duplicates()
print reshape
product_0 product_1 product_2 price_0 price_1 price_2 Height
Salesman
Knut bat ball wand 5 1 3 6
Steve pen NaN NaN 2 NaN NaN 5
编辑:如果您想将程序推广到更多变量,我想您可以做以下事情(尽管可能效率不高):
df['idx'] = df.groupby('Salesman').cumcount()
tmp = []
for var in ['product','price']:
df['tmp_idx'] = var + '_' + df.idx.astype(str)
tmp.append(df.pivot(index='Salesman',columns='tmp_idx',values=var))
reshape = pd.concat(tmp,axis=1)
@路加说:
我认为Stata可以使用reshape命令执行类似的操作。
您可以,但我认为您还需要一个组内计数器,以重新配置状态以获得所需的输出:
+-------------------------------------------+
| salesman idx height product price |
|-------------------------------------------|
1. | Knut 0 6 bat 5 |
2. | Knut 1 6 ball 1 |
3. | Knut 2 6 wand 3 |
4. | Steve 0 5 pen 2 |
+-------------------------------------------+
如果添加,idx
则可以在中进行重塑stata
:
reshape wide product price, i(salesman) j(idx)