使用堆栈/堆栈重塑数据框

编程问答 2022-08-12

问题描述

我有一个看起来像这样的数据框：

df1 = pd.DataFrame({'Type' : ['Q','A','A'],'Fields': ['Q1','Pre','Post'],'ChildA' : [0,3,5],'ChildB' : [0,2,3]})

    ChildA  ChildB Fields Field_Type
 0       0       0     Q1          Q
 1       3       2    Pre          A
 2       5       3   Post          A

总共有大约200个孩子和大约50个问题。我想要达到的目标是这样的：

      Name     Question    Pre     Post
   0  ChildA   Q1          3       5
   1  ChildB   Q1          2       3
   2  ChildA   Q2          1       4
   3  ChildB   Q2          3       3

但是我不确定如何最好地解决这个问题，我尝试过stack和pivot，但是两者都将返回ValueError: Index contains duplicate entries,cannot reshape，或者当它起作用时，它的格式不是我需要或可以朝着正确的格式努力。到目前为止，我最接近的方法是使用转置df2 = df1[0:3].T，只要我一次处理3行，它就可以正常工作，但这似乎效率很低，而且我知道使用枢轴或堆栈/取消堆叠。

也许这会涉及一些索引，所以我被stack吸引住了，因为pivot在我尝试说出诸如Exception: Data must be 1-dimensional之类的各种问题时> 

df1.pivot(columns='Name',values=['Ben','Jack'])

非常感谢您的帮助！

解决方法

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