如何用Pandas或Python将DataFrame列值计数转为表格格式

问题描述 #

我有一列分类计数值如下：

TNP                 42530
TNP_CONF            40689
NON_TNP              5320
NON_TNP_CONF         3520
TNP_CONF_NOT         1841
NON_TNP_CONF_NOT     1800

想要将其转换为如下表格形式：

TNP  NON_TNP
CONF      40689     3520
CONF_NOT   1841     1800
TOTAL     42530     5320

请问该如何实现？

解决方案 #

假设你的计数值是Pandas的Series对象（如果是字典可先转为Series），按以下步骤处理：

1. 准备数据 #

先将原始数据转为Series：

import pandas as pd

data = {
    'TNP': 42530,
    'TNP_CONF': 40689,
    'NON_TNP': 5320,
    'NON_TNP_CONF': 3520,
    'TNP_CONF_NOT': 1841,
    'NON_TNP_CONF_NOT': 1800
}
s = pd.Series(data)

2. 拆分索引并整理字段 #

把原始索引按_拆分，提取主分类（TNP/NON_TNP）和状态标签（CONF/CONF_NOT/TOTAL）：

# 重置索引为列，方便处理
df = s.reset_index()
df.columns = ['category', 'count']

# 拆分category列，分成主分类和状态两部分
df[['main_cat', 'status']] = df['category'].str.split('_', n=1, expand=True)

# 给没有状态标签的行（TNP、NON_TNP）设置status为'TOTAL'
df['status'] = df['status'].fillna('TOTAL')

3. 重塑为目标表格 #

使用pivot方法将长表转为宽表，并按指定顺序排序行：

# 透视生成目标格式
result = df.pivot(index='status', columns='main_cat', values='count')
# 按要求的顺序重新排列行
result = result.reindex(['CONF', 'CONF_NOT', 'TOTAL'])
# 移除列名的标签（让输出更整洁）
result.columns.name = None

4. 查看结果 #

打印result即可得到目标表格：

print(result)

输出结果：

TNP  NON_TNP
CONF      40689     3520
CONF_NOT   1841     1800
TOTAL     42530     5320

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ankit Chauhan