Question

我有一个包含数据的文本文件，格式为单个列表。数据实际上是许多行和列，但是格式是单列。我已将其导入到pandas数据框中，我想重塑该数据框。

这是列表的数据格式：

a1
b1
c1
d1
e1
a2
b2
c2
d2
e2
a3
b3
c3
d3
e3
etc...

所需格式为：

"Heading 1"    "Heading 2"    "Heading 3"    "Heading 4"    "Heading 5" 
a1             b1             c1             d1             e1
a2             b2             c2             d2             e2
a3             b3             c3             d3             e3

我尝试了熊猫堆栈和堆栈函数，但是没有运气。我还尝试过使用numpy数组，但是我的数据中包含数字和字符串，因此无法正常工作。

Answer 1

您可以先创建元组列表，然后传递给DataFrame构造函数：

L = ['a1', 1, 'c1', 'd1', 'e1', 'a2', 2, 'c2', 'd2', 'e2', 'a3', 3, 'c3', 'd3', 'e3']

import itertools

#https://stackoverflow.com/a/1625013
def grouper(n, iterable, fillvalue=None):
    "grouper(3, 'ABCDEFG', 'x') --> ABC DEF Gxx"
    args = [iter(iterable)] * n
    return itertools.zip_longest(*args, fillvalue=fillvalue)

print (list(grouper(5, L)))
[('a1', 1, 'c1', 'd1', 'e1'), ('a2', 2, 'c2', 'd2', 'e2'), ('a3', 3, 'c3', 'd3', 'e3')]

df = pd.DataFrame(list(grouper(5, L))).rename(columns = lambda x: f'Heading {x + 1}')
print (df)
  Heading 1  Heading 2 Heading 3 Heading 4 Heading 5
0        a1          1        c1        d1        e1
1        a2          2        c2        d2        e2
2        a3          3        c3        d3        e3

print (df.dtypes)
Heading 1    object
Heading 2     int64
Heading 3    object
Heading 4    object
Heading 5    object
dtype: object

第一个具有重塑的想法，但最后一个必须将列转换为数字：

df = pd.DataFrame(np.array(L).reshape(-1, 5)).rename(columns = lambda x: f'Heading {x + 1}')
print (df)
  Heading 1 Heading 2 Heading 3 Heading 4 Heading 5
0        a1         1        c1        d1        e1
1        a2         2        c2        d2        e2
2        a3         3        c3        d3        e3

print (df.dtypes)

Heading 1    object
Heading 2    object <- converted to object
Heading 3    object
Heading 4    object
Heading 5    object
dtype: object

如何将具有所有数据的熊猫数据框转换为多列？

1 个答案: