Ne pas fondre qu'une partie d'une colonne de la trame de données des pandas

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J'ai l'exemple de trame de données suivant:

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']})

qui crée cette trame de données:

+-------+----------+---------------+----------------+
| 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              |
+-------+----------+---------------+----------------+

J'essaie de "démêler" mais pas exactement les colonnes source et de test dans de nouvelles colonnes de trame de données de sorte que cela ressemble à ceci:

+-------+----------+-----------+----------------+---------------+----------+
| 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        |
+-------+----------+-----------+----------------+---------------+----------+

Je crois comprendre que pivoter et faire fondre fera toute la colonne DisplayLabel et pas seulement certaines valeurs.

Toute aide serait grandement appréciée car j'ai lu le Pandas Melt et le Pandas Pivot ainsi que quelques références sur stackoverflow et je n'arrive pas à trouver un moyen de le faire rapidement.

Merci!

python  pandas  dataframe  pivot  melt 
— Jon
source
Comment savez-vous à quel test un résultat dans votre DataFrame d'origine est associé? Par exemple, dans l'index 2, comment savez-vous que cela Value 1se trouve sous la Logicligne Test dans votre deuxième DataFrame?
— Nathan Clement
Salut nathan! J'avais fait une erreur dans la table finale, car les ID d'enregistrement regroupent toutes les sources et valeurs ensemble. Mes excuses.
— Jon

Réponses:

6

Nous pouvons atteindre votre résultat en appliquant une logique et un pivotement, nous divisons vos données en vérifiant si elles DisplayLabelcontiennent Value, puis nous joinles recomposons :

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

Si vous voulez l'ordre exact des colonnes comme exemple, utilisez 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

En détail - étape par étape:

# 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
source
Pouvez-vous expliquer en détail ce que font vos étapes? Je pense que je suis, mais pour moi et d'autres personnes sur StackOverflow, cela pourrait être très utile. En particulier, si vous avez plus de colonnes, comment la modifieriez-vous? Merci beaucoup pour la solution!
— Jon
Bien sûr, voir éditer, j'ai écrit une explication détaillée et détaillée. J'espère que cela aide @Jon
— Erfan
Merci beaucoup @Erfan! Je rencontre une erreur étrange lorsque j'arrive à l'étape de pivot, je continue à obtenir ceci: l'index contient des entrées en double, ne peut pas être remodelé. Des idées?
— Jon
6

set_index,, unstackpuismelt

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

Fonction personnalisée pour 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

Installer

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
source
Pouvez-vous expliquer en détail ce que font vos étapes? Je pense que je suis, mais pour moi et d'autres personnes sur StackOverflow, cela pourrait être très utile. En particulier, si vous avez plus de colonnes, comment la modifieriez-vous? Merci beaucoup pour la solution!
— Jon
0

J'ai essayé une approche différente pivoten utilisant d'abord unstackpuis en convertissant partiellement wide_to_long(Désolé si ce n'est pas efficace mais cela semble obtenir la sortie souhaitée)

# 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
source
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