Pandas、DataFrameで特定の行に差し掛かるたびに、列方向に変換する処理ができず困ってます・・・

Question

前提・実現したいこと

データフレームで、特定の行に差し掛かるたびに、列方向に変換する処理が実現できず悩んでます・・・

現在以下のようなDataFrame（csv）です。
※26行目で切れてますが、1000以上の行があります

このデータの打順の列には1の数値が100行以上含まれてます。
打順の列で、次の1までのデータを列方向に変換する処理を繰り返して、以下のようなデータにしたいのですが、コードが思い浮かばず困っております。

現在の行数がかなり多いため、なるべく簡単に変換する方法を教えていただきたいです。

ちなみに、列方向に追加した時のカラム名は[辰己_打順][辰己_位置][辰己_打数]のように選手名を入れるように変換できるとありがたいです。

説明がわかりにくいかもしれないので、恐縮ですが、アドバイスいただけると幸いです。
よろしくお願い申し上げます。

Comments

[ppaul]

12304567809の次は12304567089としたいのですか？
それとも別の並べ方をしたいのですか？

[SAMI1220]

> 12304567809の次は12304567089としたいのですか？
はい。そのようにしたいです。
その場合、列の名前がややこしくなりそうですよね・・・

もし難しければ、打順の0の行を削除して123456789だけにして、繰り返す方法に簡略化することも考えてます。

Answer 1

print(df)
#
    打順  選手名  打数   打率
0      1    辰巳     4  0.250
1      2  小深田     5  0.600
2      3    島内     3  0.333
3      0    武藤     0  0.000
4      4    浅村     5  0.200
5      5    茂木     3  0.333
6      6    鈴木     4  0.250
7      7  田中和     3  0.000
8      8    小郷     3  0.333
9      0    横尾     0  0.000
10     9    太田     4  0.250
11     1    辰巳     5  0.286
12     2  小深田     5  0.385
13     3    島内     4  0.333
14     0    武藤     0  0.000
15     4    浅村     3  0.333
16     5    茂木     4  0.444
17     6    鈴木     3  0.200
18     7    小郷     2  0.200
19     0    岩見     1  0.000
20     8  田中和     4  0.091
21     9    太田     4  0.400
22     1    辰巳     4  0.389
23     2  小深田     4  0.294
24     3    島内     2  0.286

# split dataframe
block_idx = (df['打順'] == 1).cumsum()
dfx = pd.concat([pd.DataFrame(df.values.reshape(1, -1)) for _, df in df.groupby(block_idx)])

print(dfx)

#
   0     1  2      3  4       5  6      7   ...  36      37   38     39   40    41   42    43
0  1  辰巳  4   0.25  2  小深田  5    0.6  ...    0    横尾    0    0.0    9  太田    4  0.25
0  1  辰巳  5  0.286  2  小深田  5  0.385  ...    8  田中和    4  0.091    9  太田    4   0.4
0  1  辰巳  4  0.389  2  小深田  4  0.294  ...  NaN     NaN  NaN    NaN  NaN   NaN  NaN   NaN

[3 rows x 44 columns]

列方向に追加した時のカラム名は[辰己_打順][辰己_位置][辰己_打数]のように選手名を入れるように…

ブロックによって打順が異なるので、ブロック毎にデータフレームを作ってリストに入れておくという対応が考えられます。

Answer 2

ご丁寧にありがとうございます。

このような方法があるのですね・・・とても参考になりました。

教えていただいたどちらの方法も良かったのですが、今回は先に教えていただいたのでベストアンサーとさせていただきます。

カラムだけ上手いように試してみます

Answer 3

切れ目が必ず11行ごとなら以下でできます。
(melianさんのデータを使わせていただきました)

>>> LENGTH = 11
>>> result = pd.concat([df[df.index%LENGTH==i].reset_index(drop=True) for i in range(LENGTH)], axis=1)
>>> print(result)
   打順  選手名  打数   打率  打順  選手名  打数   打率  打順  ...   打率  打順  選手名  打数   打率  打順  選手名  打数  打率
0     1    辰巳     4  0.250     2  小深田     5  0.600     3  ...  0.333   0.0    横尾   0.0  0.000   9.0    太田   4.0  0.25
1     1    辰巳     5  0.286     2  小深田     5  0.385     3  ...  0.000   8.0  田中和   4.0  0.091   9.0    太田   4.0  0.40
2     1    辰巳     4  0.389     2  小深田     4  0.294     3  ...    NaN   NaN     NaN   NaN    NaN   NaN     NaN   NaN   NaN

[3 rows x 44 columns]

切れ目が必ず11行ごとではなく、必ず1のところで切れるのであればmelianさんのやり方の方が良いでしょう。