如何将Python中的DataFrame df1转换为x为列、y降序为索引的样式？

首先来看你的原始DataFrame生成代码：

import pandas as pd
import numpy as np
import random
np.random.seed(10)
df1 = pd.DataFrame({'x':[1,2,3,4,5,1,2,3,4,5], 'y':[10,10,10,10,10,20,20,20,20,20], 'z':np.random.normal(size = 10) })

你的需求是：将x值转换为列，y值转换为降序索引，用z值填充对应位置，目标结构如下：

df2 = pd.DataFrame(np.random.randn(2,5), index = [20,10], columns=[1,2,3,4,5])

解决方案 #

用pandas的pivot()方法先完成数据重塑，再对索引进行降序排序就能完美实现需求：

# 1. 用pivot重塑数据，将y设为索引、x设为列，z作为填充值
df_pivoted = df1.pivot(index='y', columns='x', values='z')
# 2. 对索引进行降序排序，得到目标结构
df2 = df_pivoted.sort_index(ascending=False)

简单说明： #

• pivot()方法会自动把y列的值作为索引，x列的唯一值作为列名，z列的对应值精准填充到对应单元格中；
• sort_index(ascending=False)会把默认升序的索引（10,20）改成你需要的降序（20,10），最终结构和你给出的df2完全匹配，只是填充的是原始df1中的真实z值而非随机数~

内容的提问来源于stack exchange，提问作者YQ.Wang