一つのカラムごとの塊で横持ちデータにする方法

Question

下記の加工前のデータを加工後のデータに前処理したいと思っています。方法や手段は、何でもいいと思っています。
カラムAごとにデータをまとめてカウントなどの集計ではなく、横の並びにしたいです。
下記の①と②をやってみてはいますが、苦戦しております。こうしたらできるなどご教示頂けませんでしょうか？

加工前のデータ

A	B	C
test1	10	0
test1	20	0
test1	30	1
test2	40	1

加工後のデータ

１行目：A
２行目：B
３行目：C
4行目：A
5行目：B
6行目：C

test1
10 20 30
0  0. 1
test2
40
1

①クエリ
Pivot構文を利用してできないかを調査してみたが、どうしてもできず苦戦

②pandasでやってみようとしたが苦戦

u = uniqueのカラムA

for i in u:
    k = []
    v = []
    k.append(i)
    for idx, item in df.iterrows():
        if i == item["user_id"]:
            v.append(item["A"])
            v.append(item["B"])
            v.append(item["C"])
        else:
            continue

Answer 1

Aでgroupbyして、Aと各列をリストにappendしていくのが簡単ではないでしょうか。

データフレームにするような形ではないので、リストのリストにするのがいいと思います。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A':['test1', 'test1', 'test1', 'test2'], 'B':[10, 20, 30, 40], 'C':[0, 0, 1, 1]})

result = []
for a, dfs in df.groupby('A'):
    result.append([a])
    result.append(dfs['B'].tolist())
    result.append(dfs['C'].tolist())

print(result)
# [['test1'], [10, 20, 30], [0, 0, 1], ['test2'], [40], [1]]

#print(pd.DataFrame(result))

csvに出すなら下記でどうでしょう。

import csv
with open('result.csv', 'w', newline='') as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerows(result)

pandas使ってcsvにするならこうでしょうか。上とは空白部のカンマのつき方が変わります。またNaNのからみで、intがfloatになってしまうところが出てきます。

pd.DataFrame(result).to_csv('result.csv', header=False, index=False)

Comments

[sequelanonymous]

コメントありがとうございます。
csvにこの形でアウトプット簡単にだすのに楽だと思ってdataframeを選定していました。
もし、記載頂いた二次元配列のアウトプットから質問記載の加工後データの形でcsvに出力するにはどうすればできるかご存知でしょうか？

Answer 2

groupby と内包表記使用したコードです。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A':['test1', 'test1', 'test1', 'test2'], 'B':[10, 20, 30, 40], 'C':[0, 0, 1, 1]})
print(df)
"""
       A   B  C
0  test1  10  0
1  test1  20  0
2  test1  30  1
3  test2  40  1
"""
lst = [[['A',s]]+[['B']+list(dfs['B'])]+[['C']+list(dfs['C'])] for s, dfs in df.groupby('A')]
pd.DataFrame(sum(lst,[])).to_csv('testABC.csv', header=False, index=False)
""" testABC.csv
A,test1,,
B,10,20,30
C,0,0,1
A,test2
B,40
C,1
"""

test1 と test2 で分けて csv 出力するコードです。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A':['test1', 'test1', 'test1', 'test2'], 'B':[10, 20, 30, 40], 'C':[0, 0, 1, 1]})
print(df)
"""
       A   B  C
0  test1  10  0
1  test1  20  0
2  test1  30  1
3  test2  40  1
"""
df_1 = df[df['A'].apply(lambda x: x == 'test1')].T
df_1.iloc[0,1:] = ''
df_2 = df[df['A'].apply(lambda x: x == 'test2')].T
df_2.iloc[0,1:] = ''
df_1.to_csv("test.csv", index=False, header=None)
df_2.to_csv("test.csv", mode='a', index=False, header=None)
""" test.csv
test1,,
10,20,30
0,0,1
test2
40
1
"""
df_1.to_csv("testABC.csv", header=None)
df_2.to_csv("testABC.csv", mode='a', header=None)
""" testABC.csv
A,test1,,
B,10,20,30
C,0,0,1
A,test2
B,40
C,1
"""

以下、前回のコードです。
期待していることはこういうことでしょうか？

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A':['test1', 'test1', 'test1', 'test2'], 'B':[10, 20, 30, 40], 'C':[0, 0, 1, 1]})
print(df)
"""
       A   B  C
0  test1  10  0
1  test1  20  0
2  test1  30  1
3  test2  40  1
"""
df2 = pd.concat([df.T, df.T])
print(df2)
"""
       0      1      2      3
A  test1  test1  test1  test2
B     10     20     30     40
C      0      0      1      1
A  test1  test1  test1  test2
B     10     20     30     40
C      0      0      1      1
"""

Comments

[sequelanonymous]

コメントありがとうございます。いえ違います。

質問記載の加工後のデータのようにtest1のデータとtest2のデータでわけたいです。

[lehshell]

今一つよくわからない。。。
「加工後のデータ」は関係ないのですね。
test1 については
df1 = df[df['A'].apply(lambda x: x == 'test1')]
print(df1.drop(columns='A').T)
"""
0 1 2
B 10 20 30
C 0 0 1
"""
としたいのでしょうか？
それとも
df1 = df[df['A'].apply(lambda x: x == 'test1')]
df1A = df1.drop(columns='A')
df_1 = pd.DataFrame({'test1':df1A.to_dict(orient='list')})
print(df_1)
"""
test1
B [10, 20, 30]
C [0, 0, 1]
"""
としたいということでしょうか？

[lehshell]

「加工後のデータ」は以下となっている
１行目：A
２行目：B
３行目：C
4行目：A
5行目：B
6行目：C

[sequelanonymous]

ありがとうございます。わかりにくくてすみません。加工後のデータにしたいです。後者がちかいです。
もともとのカラム名は、あってもなくてもどちらでもいいのですが、カラム名も追加すると以下のようなアウトプットを期待しています。
できれば、これをcsvで吐き出せるような状態にしたいと思っています。

A test1
B 10 20 30
C 0 0 1
A test2
B 40
C 1

[lehshell]

ABC 付きと無しの２つの csv 生成コードを追記しました。

[sequelanonymous]

ありがとうございます！確認しました。
ちなみに、C列とB列って別の値に置換した状態で抽出する方法ご存知だったりしますでしょうか？

[sequelanonymous]

たとえば、0は、Trueで、1はFalse。10は、1, 20は、2、30は、3に置換できればと思っています。

[lehshell]

df の段階で replace すればいいですね。
df1 = df.replace({0: True, 1: False, 10: 1, 20: 2, 30: 3})
lst = [[['A',s]]+[['B']+list(dfs['B'])]+[['C']+list(dfs['C'])] for s, dfs in df1.groupby('A')]
pd.DataFrame(sum(lst,[])).to_csv('testABC.csv', header=False, index=False)