オカレンスの行をピボットする方法

Question

データピボットテーブルの種類を作成したいと思います。

Animal Count Year 
0 dog  1 2015 
1 cat  0 2015 
2 dog  0 2016 
3 cat  2 2016 
4 dog  2 2017 
5 cat  3 2017 

DF決勝

Animal  Date Occurence 
0 dog 2017-01-10   2 
1 cat 2017-03-06   3 
2 dog 2015-02-03   1 
3 cat 2016-04-05   2 

私は、データフレームのピボット方法を見てきましたが、それは私が出現列で数を乗算することはできません。

私がこれまで持っているだけコード：

import pandas as pd 
import numpy as np 
from datetime import datetime 

df = pd.DataFrame({ 
     'Date': [datetime(2017,1,10), datetime(2017,3,6), 
       datetime(2015,2,3), datetime(2016,4,5)], 
     'Occurence': [2,3,1,2], 
     'Animal': ['dog','cat','dog','cat']}) 

それを行うのパンダの方法はありますか？ + unstack + stack

Answer 1

使用set_index：

df1 = (df.set_index([df['Date'].rename('Year').dt.year,'Animal'])['Occurence'] 
     .unstack(fill_value=0) 
     .stack() 
     .reset_index(name='count')) 
print (df1) 

    Year Animal count 
0 2015 cat  0 
1 2015 dog  1 
2 2016 cat  2 
3 2016 dog  0 
4 2017 cat  3 
5 2017 dog  2 

または使用reindex：

mux = pd.MultiIndex.from_product([pd.unique(df['Animal']), 
            pd.unique(df['Date'].dt.year)], names=('Animal','Year')) 

df1 = (df.set_index(['Animal', df['Date'].dt.year])['Occurence'] 
     .reindex(mux, fill_value=0) 
     .reset_index(name='count')) 
print (df1) 
    Animal Year count 
0 dog 2017  2 
1 dog 2015  1 
2 dog 2016  0 
3 cat 2017  3 
4 cat 2015  0 
5 cat 2016  2 

EDIT：

Animalの列Yearでペアが重複し、上記の解決策がある場合は失敗しました：

を 0必要集約 -

df1 = (df.set_index([df['Date'].rename('Year').dt.year,'Animal'])['Occurence'] 
     .unstack(fill_value=0) 
     .stack() 
     .reset_index(name='count')) 
print (df1) 

ValueError: Index contains duplicate entries, cannot reshape

だから、あなたはユニークなペアを必要とします。最速はsumのような集計機能付きgroupby次のとおりです。

print (df.groupby(['Date', 'Animal'])['Occurence'].sum()) 
Date  Animal 
2015-02-03 dog  1 
2016-04-05 cat  5 
2017-01-10 dog  2 
2017-03-06 cat  3 
Name: Occurence, dtype: int64 

ます。また、日付時刻と集計から年を抽出することができます

df2 = df.groupby([df['Date'].rename('Year').dt.year, 'Animal'])['Occurence'].sum() 
print (df2) 
Year Animal 
2015 dog  1 
2016 cat  5 
2017 cat  3 
     dog  2 
Name: Occurence, dtype: int64 

次に、上記Animalの使用溶液ですべての組み合わせYearのためのゼロを埋めるために：

df3 = df2.unstack(fill_value=0).stack().reset_index(name='count') 
print (df3) 
    Year Animal count 
0 2015 cat  0 
1 2015 dog  1 
2 2016 cat  5 
3 2016 dog  0 
4 2017 cat  3 
5 2017 dog  2 

mux = pd.MultiIndex.from_product([pd.unique(df['Date'].dt.year), 
            pd.unique(df['Animal'])], names=('Year','Animal')) 

df4 = df2.reindex(mux, fill_value=0).reset_index(name='count') 
print (df4) 
    Year Animal count 
0 2017 dog  2 
1 2017 cat  3 
2 2015 dog  1 
3 2015 cat  0 
4 2016 dog  0 
5 2016 cat  5