Pandas 透视表 – 如何按多列进行透视

huangapple
go评论124阅读模式
英文:

Pandas Pivoted Table - How to Pivoting By Multiple Columns

问题

  1. pivoted.columns = pd.MultiIndex.from_product([pivoted.columns.levels[0], ['Sum', 'Comm']])
  2. pivoted.sort_index(axis=1, level=0, sort_remaining=False)
英文:

I have following data:

  1. data = {
  2.     'Product': ['Stock', 'Stock','FX', 'FX', 'Stock', 'FX'],
  3. 	'Client': ['A', 'A','B', 'C', 'C','D'],
  4. 	'Country': ['AU', 'JP','JP', 'HK', 'HK','SG'],
  5. 	'Sum': [78, 88, 85,82, 87,99],
  6.     'Comm': [1,2,3,4,5,6]}
  9.   Product Client Country  Sum  Comm
  10. 0   Stock      A      AU   78     1
  11. 1   Stock      A      JP   88     2
  12. 2      FX      B      JP   85     3
  13. 3      FX      C      HK   82     4
  14. 4   Stock      C      HK   87     5
  15. 5      FX      D      SG   99     6

I tried pivot table

  1. pivoted = df_1.pivot_table(
  2.     index=['Client', 'Product'],
  3.     columns='Country',
  4.     values=['Comm', 'Sum'])

and I got the result like this:

  1.                Comm                  Sum                  
  2. Country          AU   HK   JP   SG    AU    HK    JP    SG
  3. Client Product                                            
  4. A      Stock    1.0  NaN  2.0  NaN  78.0   NaN  88.0   NaN
  5. B      FX       NaN  NaN  3.0  NaN   NaN   NaN  85.0   NaN
  6. C      FX       NaN  4.0  NaN  NaN   NaN  82.0   NaN   NaN
  7.        Stock    NaN  5.0  NaN  NaN   NaN  87.0   NaN   NaN
  8. D      FX       NaN  NaN  NaN  6.0   NaN   NaN   NaN  99.0

How could I group it by Country at the top row?

  1. Country         AU        HK        JP       SG            
  2.                 Sum Comm  Sum Comm  Sum Comm Sum Comm
  3. Client Product                                            
  4. A      Stock    78.0 1.0  NaN NaN   88.0 2.0 NaN NaN
  5. B      FX       NaN  NaN  NaN Nan   85.0 3.0 NaN NaN 
  6. C      FX       NaN NaN   82.0 4.0  NaN NaN  NaN NaN
  7.        Stock    NaN NaN   87.0 5.0  NaN NaN  NaN NaN
  8. D      FX       NaN NaN   NaN NaN   NaN NaN  99.0 6.0

Does anyone know how do I do it?

答案1

得分: 0

你可以简单地使用stack和unstack函数：

  1. pivoted.stack(0).unstack(-1)
  1. 国家          AU         HK         JP         SG      
  2.             Comm   Sum Comm   Sum Comm   Sum Comm   Sum
  3. 客户  产品                                             
  4. A    股票    1.0  78.0  NaN   NaN  2.0  88.0  NaN   NaN
  5. B    外汇    NaN   NaN  NaN   NaN  3.0  85.0  NaN   NaN
  6. C    外汇    NaN   NaN  4.0  82.0  NaN   NaN  NaN   NaN
  7.      股票    NaN   NaN  5.0  87.0  NaN   NaN  NaN   NaN
  8. D    外汇    NaN   NaN  NaN   NaN  NaN   NaN  6.0  99.0
英文:

You can simply stack and unstack:

  1. pivoted.stack(0).unstack(-1)
  1. Country          AU         HK         JP         SG      
  2.                Comm   Sum Comm   Sum Comm   Sum Comm   Sum
  3. Client Product                                            
  4. A      Stock    1.0  78.0  NaN   NaN  2.0  88.0  NaN   NaN
  5. B      FX       NaN   NaN  NaN   NaN  3.0  85.0  NaN   NaN
  6. C      FX       NaN   NaN  4.0  82.0  NaN   NaN  NaN   NaN
  7.        Stock    NaN   NaN  5.0  87.0  NaN   NaN  NaN   NaN
  8. D      FX       NaN   NaN  NaN   NaN  NaN   NaN  6.0  99.0

huangapple
  • 本文由 发表于 2023年3月7日 00:56:19
  • 转载请务必保留本文链接：https://go.coder-hub.com/75653667.html
  • dataframe
  • pivot
  • python
匿名

发表评论

匿名网友

:?: :razz: :sad: :evil: :!: :smile: :oops: :grin: :eek: :shock: :???: :cool: :lol: :mad: :twisted: :roll: :wink: :idea: :arrow: :neutral: :cry: :mrgreen:

确定