すべての列をピボットしたくないときに、DataFrameを介して複数の列のセットをフラグ付き値のセットにピボットする方法

Question

したがって、高度なピボットの質問があります。これは、出力を与える、次のデータフレーム

dfa = pandas.DataFrame([["g1","15","Annie","Bard"], ["g2","18","Lux","Annie"], ["g3","15","Olaf","Twitch"]], columns=["gameId", "duration", "Champ1", "Champ2"]) 

を考えてみましょう。次のスタックオーバーフローの問題、how to pivot complex dataframeのロジックを適用することにより

、私は

pandas.melt(dfa, id_vars=['gameId']) \ 
    .set_index('gameId')['value'] \ 
    .str.get_dummies() \ 
    .groupby(level=0) \ 
    .agg(np.sum) 

を取得

しかし、私は期間列をピボットので、私は自分のコードを変更し、「value_vars」

pandas.melt(dfa, id_vars=['gameId'], value_vars = ['Champ1','Champ2']) \ 
    .set_index('gameId')['value'] \ 
    .str.get_dummies() \ 
    .groupby(level=0) \ 
    .agg(np.sum) 

そして今、私は期間列を失うを追加する必要はありません。この列は一意ではないため索引ではありませんが、ピボットする必要はありません。私は 'id_vars'または 'set_index（）'にadditのすべての組み合わせを試しましたが、動作しないようです。

思考？

ありがとうございます！次のように

Answer 1

あなたはMultiindexで両方のレベルで、その後​​と最後groupbyに、id_varsに列durationを追加することができます。

a = pd.melt(dfa, id_vars=['gameId', 'duration']) \ 
    .set_index(['gameId', 'duration'])['value'] \ 
    .str.get_dummies() 
    .sum(level=[0,1]) 
print (a) 
       Annie Bard Lux Olaf Twitch 
gameId duration         
g1  15   1  1 0  0  0 
g2  18   1  0 1  0  0 
g3  15   0  0 0  1  1 

と同じである何：

a = pd.melt(dfa, id_vars=['gameId', 'duration']) \ 
    .set_index(['gameId', 'duration'])['value'] \ 
    .str.get_dummies() \ 
    .groupby(level=[0,1]) \ 
    .sum() 
print (a) 
       Annie Bard Lux Olaf Twitch 
gameId duration         
g1  15   1  1 0  0  0 
g2  18   1  0 1  0  0 
g3  15   0  0 0  1  1