英文:
pairwise reshaping of a dataframe
问题
我有一个数据框架 df，想要将其重塑成如下的成对矩阵（如果在上面的数据框架中没有col1和col2的行组合，则条目应为0，否则为NaN。如下所示：
a b c
a 12 NaN 17.0
b 2 4.0 NaN
c 45 6.0 20.0
英文:
I have a dataframe
df = pd.DataFrame({'col1':['a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'c', 'c'],
'col2':['a', 'b', 'c', 'b', 'c', 'a', 'c'],
'count':[12, 2, 45, 4, 6, 17, 20]})
col1 col2 count
0 a a 12
1 a b 2
2 a c 45
3 b b 4
4 b c 6
5 c a 17
6 c c 20
and I would like to reshape it so I have a pairwise matrix as below (if there is no row combination of col1, col2 in the dataframe above the entry should be 0 or else nan. So it would look like that
a b c
a 12 NaN 17.0
b 2 4.0 NaN
c 45 6.0 20.0
答案1
得分: 1
您正在寻找pivot()函数：
df = pd.DataFrame({'col1':['a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'c', 'c'],
'col2':['a', 'b', 'c', 'b', 'c', 'a', 'c'],
'count':[12, 2, 45, 4, 6, 17, 20]})
df.pivot(index='col1', columns='col2')
df
count
col2 a b c
col1
a 12.0 2.0 45.0
b NaN 4.0 6.0
c 17.0 NaN 20.0
这是代码示例和其输出的翻译。
英文:
You are looking for the pivot() function:
df = pd.DataFrame({'col1':['a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'c', 'c'],
'col2':['a', 'b', 'c', 'b', 'c', 'a', 'c'],
'count':[12, 2, 45, 4, 6, 17, 20]})
df.pivot(index='col1', columns='col2)
df
count
col2 a b c
col1
a 12.0 2.0 45.0
b NaN 4.0 6.0
c 17.0 NaN 20.0
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