pandas であるkeyと属するvalueが列にある場合

タイトルが分かりにくくなってしまい申し訳ないです

python
1   col1   col2  col3 
21  name1  key1  value
32  name1  key2  value
43  name1  key3  value
54  name2  key1  value
65  name2  key2  value
7.
8.
9.

このような構造のデータフレームがあるのですが、まずnameでまとめてkey1, key2, key3 はそれぞれカラムにしたいのですがあるkeyとそれに属するvalueがどちらも列である場合にどうカラムに移動させればいいのでしょうか

python
1   col1  key1   key2  key3
21  name1 value  value value
32  name2 value  value value
43  name3 value  value value
54  name4 value  value value
65  name5 value  value value
7...

実現したい構造はこのようになります

行動規範の内容に同意します

回答2件

結果から、col1とcol2を軸にしたクロス集計に見えるので、pandas.pivot_tableを使ってはいかがでしょうか？コードイメージは以下です。

pandas.pivot_table(index='col1',columns='col2',values='col3',data=データフレーム名,aggfunc=集計方法のパラメーター)

集計方法にはsum,mean,countなどがありますので、文字列として指定してください

投稿2018/05/10 23:09

R.Shigemori

総合スコア3376

gogotea

2018/05/10 23:41

集計ではなく単に移動させるだけになります

行動規範の内容に同意します

ベストアンサー

R.Shigemoriさんが書かれている通り、pandas.pivot_table() or DataFrame.pivot() を使うのがベストかと思いますが、一応DataFrame.groupby()でも実装できます。

Python
1import pandas as pd
2
3df = pd.DataFrame(
4  [['name1','key1',1],
5   ['name1','key2',2],
6   ['name1','key3',3],
7   ['name2','key1',4],
8   ['name2','key2',5],
9   ['name2','key3',6],
10   ['name3','key1',7],
11   ['name3','key2',8],
12   ['name3','key3',9],
13   ['name4','key1',10],
14   ['name4','key2',11],
15   ['name4','key3',12]],
16   columns=['col1','col2','col3'])
17
18new_df = df.groupby('col1').apply(lambda d:d.set_index('col2')['col3'])
19new_df = new_df.reset_index()
20new_df.columns.name = None
21print(new_df)
22#    col1  key1  key2  key3
23#0  name1     1     2     3
24#1  name2     4     5     6
25#2  name3     7     8     9
26#3  name4    10    11    12

DataFrame.pivot() だとこんな感じ

Python
1new_df2 = df.pivot('col1','col2','col3')
2new_df2 = new_df2.reset_index()
3new_df2.columns.name = None
4print(new_df2)
5#    col1  key1  key2  key3
6#0  name1     1     2     3
7#1  name2     4     5     6
8#2  name3     7     8     9
9#3  name4    10    11    12