¿Cómo puedo pivotar un marco de datos?
- ¿Qué es el pivote?
- ¿Cómo giro?
- ¿De formato largo a formato ancho?
He visto muchas preguntas sobre tablas dinámicas, incluso si no lo saben. Es prácticamente imposible escribir una pregunta y una respuesta canónicas que abarquen todos los aspectos del pivoting... Pero voy a intentarlo.
El problema con las preguntas y respuestas existentes es que a menudo la pregunta se centra en un matiz que el OP tiene problemas para generalizar para utilizar varias de las buenas respuestas existentes. Sin embargo, ninguna de las respuestas intenta dar una explicación exhaustiva (porque es una tarea desalentadora). Mire algunos ejemplos de mi búsqueda en Google :
- ¿Cómo pivotar un marco de datos en Pandas? - Buena pregunta y respuesta. Pero la respuesta sólo responde a la pregunta específica con poca explicación.
- tabla dinámica de pandas al marco de datos : OP se preocupa por la salida del pivote, es decir, cómo se ven las columnas. OP quería que se pareciera a R. Esto no es muy útil para los usuarios de pandas.
- pandas girando un marco de datos, filas duplicadas : otra pregunta decente, pero la respuesta se centra en un método, a saber
pd.DataFrame.pivot
Configuración
Nombré de manera llamativa mis columnas y los valores de columnas relevantes para que correspondan con cómo voy a girar en las respuestas a continuación.
import numpy as np
import pandas as pd
from numpy.core.defchararray import add
np.random.seed([3,1415])
n = 20
cols = np.array(['key', 'row', 'item', 'col'])
arr1 = (np.random.randint(5, size=(n, 4)) // [2, 1, 2, 1]).astype(str)
df = pd.DataFrame(
add(cols, arr1), columns=cols
).join(
pd.DataFrame(np.random.rand(n, 2).round(2)).add_prefix('val')
)
print(df)
key row item col val0 val1
0 key0 row3 item1 col3 0.81 0.04
1 key1 row2 item1 col2 0.44 0.07
2 key1 row0 item1 col0 0.77 0.01
3 key0 row4 item0 col2 0.15 0.59
4 key1 row0 item2 col1 0.81 0.64
5 key1 row2 item2 col4 0.13 0.88
6 key2 row4 item1 col3 0.88 0.39
7 key1 row4 item1 col1 0.10 0.07
8 key1 row0 item2 col4 0.65 0.02
9 key1 row2 item0 col2 0.35 0.61
10 key2 row0 item2 col1 0.40 0.85
11 key2 row4 item1 col2 0.64 0.25
12 key0 row2 item2 col3 0.50 0.44
13 key0 row4 item1 col4 0.24 0.46
14 key1 row3 item2 col3 0.28 0.11
15 key0 row3 item1 col1 0.31 0.23
16 key0 row0 item2 col3 0.86 0.01
17 key0 row4 item0 col3 0.64 0.21
18 key2 row2 item2 col0 0.13 0.45
19 key0 row2 item0 col4 0.37 0.70
Preguntas
¿Por qué me sale
ValueError: Index contains duplicate entries, cannot reshape
?¿Cómo puedo pivotar
df
de modo que loscol
valores sean columnas,row
los valores sean el índice y la mediaval0
sean los valores?col col0 col1 col2 col3 col4 row row0 0.77 0.605 NaN 0.860 0.65 row2 0.13 NaN 0.395 0.500 0.25 row3 NaN 0.310 NaN 0.545 NaN row4 NaN 0.100 0.395 0.760 0.24
¿Cómo hago para que los valores faltantes sean
0
?col col0 col1 col2 col3 col4 row row0 0.77 0.605 0.000 0.860 0.65 row2 0.13 0.000 0.395 0.500 0.25 row3 0.00 0.310 0.000 0.545 0.00 row4 0.00 0.100 0.395 0.760 0.24
¿ Puedo conseguir algo más que
mean
tal vezsum
?col col0 col1 col2 col3 col4 row row0 0.77 1.21 0.00 0.86 0.65 row2 0.13 0.00 0.79 0.50 0.50 row3 0.00 0.31 0.00 1.09 0.00 row4 0.00 0.10 0.79 1.52 0.24
¿Puedo hacer más de una agregación a la vez?
sum mean col col0 col1 col2 col3 col4 col0 col1 col2 col3 col4 row row0 0.77 1.21 0.00 0.86 0.65 0.77 0.605 0.000 0.860 0.65 row2 0.13 0.00 0.79 0.50 0.50 0.13 0.000 0.395 0.500 0.25 row3 0.00 0.31 0.00 1.09 0.00 0.00 0.310 0.000 0.545 0.00 row4 0.00 0.10 0.79 1.52 0.24 0.00 0.100 0.395 0.760 0.24
¿Puedo agregar varias columnas de valores?
val0 val1 col col0 col1 col2 col3 col4 col0 col1 col2 col3 col4 row row0 0.77 0.605 0.000 0.860 0.65 0.01 0.745 0.00 0.010 0.02 row2 0.13 0.000 0.395 0.500 0.25 0.45 0.000 0.34 0.440 0.79 row3 0.00 0.310 0.000 0.545 0.00 0.00 0.230 0.00 0.075 0.00 row4 0.00 0.100 0.395 0.760 0.24 0.00 0.070 0.42 0.300 0.46
¿Puedo subdividir en varias columnas?
item item0 item1 item2 col col2 col3 col4 col0 col1 col2 col3 col4 col0 col1 col3 col4 row row0 0.00 0.00 0.00 0.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.605 0.86 0.65 row2 0.35 0.00 0.37 0.00 0.00 0.44 0.00 0.00 0.13 0.000 0.50 0.13 row3 0.00 0.00 0.00 0.00 0.31 0.00 0.81 0.00 0.00 0.000 0.28 0.00 row4 0.15 0.64 0.00 0.00 0.10 0.64 0.88 0.24 0.00 0.000 0.00 0.00
O
item item0 item1 item2 col col2 col3 col4 col0 col1 col2 col3 col4 col0 col1 col3 col4 key row key0 row0 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.86 0.00 row2 0.00 0.00 0.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.50 0.00 row3 0.00 0.00 0.00 0.00 0.31 0.00 0.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 row4 0.15 0.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.24 0.00 0.00 0.00 0.00 key1 row0 0.00 0.00 0.00 0.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.81 0.00 0.65 row2 0.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.13 row3 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.28 0.00 row4 0.00 0.00 0.00 0.00 0.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 key2 row0 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.40 0.00 0.00 row2 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.13 0.00 0.00 0.00 row4 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.64 0.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
¿Puedo agregar la frecuencia con la que la columna y las filas aparecen juntas, también conocido como "tabulación cruzada"?
col col0 col1 col2 col3 col4 row row0 1 2 0 1 1 row2 1 0 2 1 2 row3 0 1 0 2 0 row4 0 1 2 2 1
¿Cómo convierto un DataFrame de largo a ancho girando SÓLO dos columnas? Dado,
np.random.seed([3, 1415]) df2 = pd.DataFrame({'A': list('aaaabbbc'), 'B': np.random.choice(15, 8)}) df2 A B 0 a 0 1 a 11 2 a 2 3 a 11 4 b 10 5 b 10 6 b 14 7 c 7
Lo esperado debería verse así
a b c 0 0.0 10.0 7.0 1 11.0 10.0 NaN 2 2.0 14.0 NaN 3 11.0 NaN NaN
¿ Cómo aplano el índice múltiple a un índice único después
pivot
?De
1 2 1 1 2 a 2 1 1 b 2 1 0 c 1 0 0
A
1|1 2|1 2|2 a 2 1 1 b 2 1 0 c 1 0 0