Löse nur einen Teil einer Spalte aus dem Pandas-Datenrahmen

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Ich habe den folgenden Beispieldatenrahmen:

df = pd.DataFrame(data = {'RecordID' : [1,1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3,4,4,4,4,5,5,5,5], 'DisplayLabel' : ['Source','Test','Value 1','Value 2','Value3','Source','Test','Value 1','Value 2','Source','Test','Value 1','Value 2','Source','Test','Value 1','Value 2','Source','Test','Value 1','Value 2'],
'Value' : ['Web','Logic','S','I','Complete','Person','Voice','>20','P','Mail','OCR','A','I','Dictation','Understandable','S','I','Web','Logic','R','S']})

Dadurch wird dieser Datenrahmen erstellt:

+-------+----------+---------------+----------------+
| Index | RecordID | Display Label |     Value      |
+-------+----------+---------------+----------------+
|     0 |        1 | Source        | Web            |
|     1 |        1 | Test          | Logic          |
|     2 |        1 | Value 1       | S              |
|     3 |        1 | Value 2       | I              |
|     4 |        1 | Value 3       | Complete       |
|     5 |        2 | Source        | Person         |
|     6 |        2 | Test          | Voice          |
|     7 |        2 | Value 1       | >20            |
|     8 |        2 | Value 2       | P              |
|     9 |        3 | Source        | Mail           |
|    10 |        3 | Test          | OCR            |
|    11 |        3 | Value 1       | A              |
|    12 |        3 | Value 2       | I              |
|    13 |        4 | Source        | Dictation      |
|    14 |        4 | Test          | Understandable |
|    15 |        4 | Value 1       | S              |
|    16 |        4 | Value 2       | I              |
|    17 |        5 | Source        | Web            |
|    18 |        5 | Test          | Logic          |
|    19 |        5 | Value 1       | R              |
|    20 |        5 | Value 2       | S              |
+-------+----------+---------------+----------------+

Ich versuche, die Quell- und Testspalten in neue Datenrahmenspalten zu "entschmelzen", obwohl dies nicht der Fall ist:

+-------+----------+-----------+----------------+---------------+----------+
| Index | RecordID |  Source   |      Test      | Result        |  Value   |
+-------+----------+-----------+----------------+---------------+----------+
|     0 |        1 | Web       | Logic          | Value 1       | S        |
|     1 |        1 | Web       | Logic          | Value 2       | I        |
|     2 |        1 | Web       | Logic          | Value 3       | Complete |
|     3 |        2 | Person    | Voice          | Value 1       | >20      |
|     4 |        2 | Person    | Voice          | Value 2       | P        |
|     5 |        3 | Mail      | OCR            | Value 1       | A        |
|     6 |        3 | Mail      | OCR            | Value 2       | I        |
|     7 |        4 | Dictation | Understandable | Value 1       | S        |
|     8 |        4 | Dictation | Understandable | Value 2       | I        |
|     9 |        5 | Web       | Logic          | Value 1       | R        |
|    10 |        5 | Web       | Logic          | Value 2       | S        |
+-------+----------+-----------+----------------+---------------+----------+

Nach meinem Verständnis wird Pivot und Melt die gesamte DisplayLabel-Spalte und nicht nur einige der Werte ausführen.

Jede Hilfe wäre sehr dankbar, da ich den Pandas Melt und den Pandas Pivot sowie einige Referenzen zum Stackoverflow gelesen habe und anscheinend keinen Weg gefunden habe, dies schnell zu tun.

Vielen Dank!

python  pandas  dataframe  pivot  melt 
— Jon
quelle
Woher wissen Sie, mit welchem ​​Test ein Ergebnis in Ihrem ursprünglichen DataFrame verknüpft ist? Woher wissen Sie beispielsweise in Index 2, dass dies in Ihrem zweiten DataFrame Value 1unter der LogicZeile Test steht?
— Nathan Clement
Hallo Nathan! Ich hatte im Final Table einen Fehler gemacht, da die Datensatz-IDs alle Quellen und Werte zusammenfassen. Entschuldigung.
— Jon

Antworten:

6

Wir können Ihr Ergebnis erzielen, indem wir Logik anwenden und schwenken. Wir teilen Ihre Daten auf, indem wir prüfen, ob sie DisplayLabelenthalten sind, Valueund setzen sie dann joinwieder zusammen:

mask = df['DisplayLabel'].str.contains('Value')
df2 = df[~mask].pivot(index='RecordID', columns='DisplayLabel', values='Value')

dfpiv = (
    df[mask].rename(columns={'DisplayLabel':'Result'})
            .set_index('RecordID')
            .join(df2)
            .reset_index()
)
    RecordID   Result     Value     Source            Test
0          1  Value 1         S        Web           Logic
1          1  Value 2         I        Web           Logic
2          1   Value3  Complete        Web           Logic
3          2  Value 1       >20     Person           Voice
4          2  Value 2         P     Person           Voice
5          3  Value 1         A       Mail             OCR
6          3  Value 2         I       Mail             OCR
7          4  Value 1         S  Dictation  Understandable
8          4  Value 2         I  Dictation  Understandable
9          5  Value 1         R        Web           Logic
10         5  Value 2         S        Web           Logic

Wenn Sie die genaue Spaltenreihenfolge als Beispiel verwenden möchten, verwenden Sie DataFrame.reindex:

dfpiv.reindex(columns=['RecordID', 'Source', 'Test', 'Result', 'Value'])

    RecordID     Source            Test   Result     Value
0          1        Web           Logic  Value 1         S
1          1        Web           Logic  Value 2         I
2          1        Web           Logic   Value3  Complete
3          2     Person           Voice  Value 1       >20
4          2     Person           Voice  Value 2         P
5          3       Mail             OCR  Value 1         A
6          3       Mail             OCR  Value 2         I
7          4  Dictation  Understandable  Value 1         S
8          4  Dictation  Understandable  Value 2         I
9          5        Web           Logic  Value 1         R
10         5        Web           Logic  Value 2         S

Im Detail - Schritt für Schritt:

# mask all rows where "Value" is in column DisplayLabel
mask = df['DisplayLabel'].str.contains('Value')

0     False
1     False
2      True
3      True
4      True
5     False
6     False
7      True
8      True
9     False
10    False
11     True
12     True
13    False
14    False
15     True
16     True
17    False
18    False
19     True
20     True
Name: DisplayLabel, dtype: bool
# select all rows which do NOT have "Value" in DisplayLabel
df[~mask]

    RecordID DisplayLabel           Value
0          1       Source             Web
1          1         Test           Logic
5          2       Source          Person
6          2         Test           Voice
9          3       Source            Mail
10         3         Test             OCR
13         4       Source       Dictation
14         4         Test  Understandable
17         5       Source             Web
18         5         Test           Logic
# pivot the values in DisplayLabel to columns
df2 = df[~mask].pivot(index='RecordID', columns='DisplayLabel', values='Value')

DisplayLabel     Source            Test
RecordID                               
1                   Web           Logic
2                Person           Voice
3                  Mail             OCR
4             Dictation  Understandable
5                   Web           Logic
df[mask].rename(columns={'DisplayLabel':'Result'}) # rename the column DisplayLabel to Result
            .set_index('RecordID')                 # set RecordId as index so we can join df2 
            .join(df2)                             # join df2 back to our dataframe based RecordId
            .reset_index()                         # reset index so we get RecordId back as column

    RecordID   Result     Value     Source            Test
0          1  Value 1         S        Web           Logic
1          1  Value 2         I        Web           Logic
2          1   Value3  Complete        Web           Logic
3          2  Value 1       >20     Person           Voice
4          2  Value 2         P     Person           Voice
5          3  Value 1         A       Mail             OCR
6          3  Value 2         I       Mail             OCR
7          4  Value 1         S  Dictation  Understandable
8          4  Value 2         I  Dictation  Understandable
9          5  Value 1         R        Web           Logic
10         5  Value 2         S        Web           Logic
— Erfan
quelle
Können Sie bitte genau beschreiben, was Ihre Schritte tun? Ich denke, ich folge, aber für mich und andere Leute auf StackOverflow könnte es sehr hilfreich sein. Wenn Sie mehr Spalten haben, wie würden Sie diese ändern? Vielen Dank für die Lösung!
— Jon
Klar, siehe Bearbeiten, ich habe eine ausführliche Erklärung geschrieben. Hoffe das hilft @Jon
— Erfan
Vielen Dank @Erfan! Ich stoße auf einen seltsamen Fehler, wenn ich zum Pivot-Schritt komme. Ich erhalte immer wieder Folgendes: Der Index enthält doppelte Einträge und kann nicht umgeformt werden. Irgendwelche Ideen?
— Jon
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set_index, unstackDannmelt

df.set_index(['RecordID', 'DisplayLabel']).Value.unstack().reset_index() \
  .melt(['RecordID', 'Source', 'Test'], var_name='Result', value_name='Value') \
  .sort_values('RecordID').dropna(subset=['Value'])

    RecordID     Source            Test   Result     Value
0          1        Web           Logic  Value 1         S
5          1        Web           Logic  Value 2         I
10         1        Web           Logic  Value 3  Complete
1          2     Person           Voice  Value 1       >20
6          2     Person           Voice  Value 2         P
2          3       Mail             OCR  Value 1         A
7          3       Mail             OCR  Value 2         I
3          4  Dictation  Understandable  Value 1         S
8          4  Dictation  Understandable  Value 2         I
4          5        Web           Logic  Value 1         R
9          5        Web           Logic  Value 2         S

Benutzerdefinierte Funktion für groupby

def f(t):
    name, df = t
    d = dict(zip(df['DisplayLabel'], df['Value']))
    source = d.pop('Source')
    test = d.pop('Test')
    result, value = zip(*d.items())

    return pd.DataFrame(
        dict(RecordID=name, Source=source, Test=test, Result=result, Value=value)
    )

pd.concat(map(f, df.groupby('RecordID')))

   RecordID     Source            Test   Result     Value
0         1        Web           Logic  Value 1         S
1         1        Web           Logic  Value 2         I
2         1        Web           Logic  Value 3  Complete
0         2     Person           Voice  Value 1       >20
1         2     Person           Voice  Value 2         P
0         3       Mail             OCR  Value 1         A
1         3       Mail             OCR  Value 2         I
0         4  Dictation  Understandable  Value 1         S
1         4  Dictation  Understandable  Value 2         I
0         5        Web           Logic  Value 1         R
1         5        Web           Logic  Value 2         S

Installieren

df = pd.DataFrame(data={
    'RecordID': [1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4, 5, 5, 5, 5],
    'DisplayLabel': [
        'Source', 'Test', 'Value 1', 'Value 2', 'Value 3',
        'Source', 'Test', 'Value 1', 'Value 2',
        'Source', 'Test', 'Value 1', 'Value 2',
        'Source', 'Test', 'Value 1', 'Value 2',
        'Source', 'Test', 'Value 1', 'Value 2'
    ],
    'Value': [
        'Web', 'Logic', 'S', 'I', 'Complete',
        'Person', 'Voice', '>20', 'P',
        'Mail', 'OCR', 'A', 'I',
        'Dictation', 'Understandable', 'S', 'I',
        'Web', 'Logic', 'R', 'S'
    ]
})
— piRSquared
quelle
Können Sie bitte genau beschreiben, was Ihre Schritte tun? Ich denke, ich folge, aber für mich und andere Leute auf StackOverflow könnte es sehr hilfreich sein. Wenn Sie mehr Spalten haben, wie würden Sie diese ändern? Vielen Dank für die Lösung!
— Jon
0

Ich habe einen anderen Ansatz versucht, zuerst zu pivotverwenden unstackund dann teilweise zu konvertieren wide_to_long(Entschuldigung, wenn es nicht effizient ist, aber dies scheint die gewünschte Ausgabe zu erhalten).

# first converting all long to wide
df2 = df.set_index(['RecordID','DisplayLabel']).unstack()
# flattening the unstacked columns
df2.columns = df2.columns.to_series().str.join('_')
df2.columns = df2.columns.str.replace('Value_','',regex=True) #just removing the junk in the column name
df2 = df2.reset_index() #resetting index to access RecordID

df2 = (pd.melt(df2,id_vars=['RecordID',"Source","Test"],var_name='Result', value_name='Value')
.sort_values(['RecordID',"Source","Test"])
.dropna()
.reset_index())

index   RecordID    Source  Test    Result  Value
0   0   1   Web Logic   Value 1 S
1   5   1   Web Logic   Value 2 I
2   10  1   Web Logic   Value 3 Complete
3   1   2   Person  Voice   Value 1 >20
4   6   2   Person  Voice   Value 2 P
5   2   3   Mail    OCR Value 1 A
6   7   3   Mail    OCR Value 2 I
7   3   4   Dictation   Understandable  Value 1 S
8   8   4   Dictation   Understandable  Value 2 I
9   4   5   Web Logic   Value 1 R
10  9   5   Web Logic   Value 2 S
— amrrs
quelle
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