Pandas/Pythonで複雑なDataFrameを移調する

Question

私はpandas DataFrameをオブジェクトのリストで構成し、各オブジェクトに対して12個の値からなる4つのリストを作成しました。私は階層的なインデックスをデータフレームを転置して持っていると思い

（「名前」、「4つのリストの名前」）：これは一般的な形式があります。これの一般的な形式は、私の元データであることrows_listで、私は以下のことを試してみました

次のようになります。

import pandas as pd 

test_table = pd.DataFrame(rows_list, columns=("name", "frac_0", "frac_1","frac_2", "frac_3")) 

name = pd.Series(test_table['name']) 

del test_table['name'] 
test_table = test_table.T 
test_table = test_table.sort_index([subjectname]) 

これは私

「非ハッシュタイプ述べTypeError例外を与えます： 'リスト'"。私は（リスト1、リスト2、など）のリスト内の項目に対応する列を必要とするような単純なtest_table.T動作も、私は必要なものを私に与えていない

、名前でインデックス化される行と次にList1、List2。新しい列を追加したり、複数のシリーズから新しいDataFrameを構築しようとしたりしてきましたが、何も動作していないようです。

ありがとうございました！

Answer 1

モックDF：道のうち

df = pd.DataFrame(columns=['Name', 'List 1', 'List 2'], data=[['A', [1,2,3,4], [1,2,3,4]], ['B', [1,2,3,4], [1,2,3,4]], ['C', [1,2,3,4], [1,2,3,4]]]) 

GET '名前'：

df.set_index('Name', inplace=True) 

       List 1  List 2 
    Name        
    A  [1, 2, 3, 4] [1, 2, 3, 4] 
    B  [1, 2, 3, 4] [1, 2, 3, 4] 
    C  [1, 2, 3, 4] [1, 2, 3, 4] 

n_name = len(df.index) 
n_list = len(df.columns) 
n_item = len(df.iat[0, 0]) 

DF値は、現在（3,2）の形状を有しています。このモックdfで、1次元を削除するために（6、）配列に変更する必要があります。その後、それをリストにします。

vals = list(df.values.reshape((n_list * n_name),)) 

[[1, 2, 3, 4], 
[1, 2, 3, 4], 
[1, 2, 3, 4], 
[1, 2, 3, 4], 
[1, 2, 3, 4], 
[1, 2, 3, 4]] 

ここでインデックスレベルの値を取得します。 'Name'は最初のレベルなので、そのレベルを次のレベルの一意の値の数だけ繰り返すので、repeatを使用します。リストのレベルは、我々はタイルを使用するので、我々は順序を維持したい。次に、あなたのカラム名が追加されます。

idx_name = np.repeat(df.index.values, n_list) 
idx_list = np.tile(df.columns.values, n_name) 
columns = ['Col' + str(n) for n in list(range(1, n_item+1))] 

は、最終的なDFを作成します。

df = pd.DataFrame(data=vals, index=[idx_name, idx_list], columns=columns) 

      Col1 Col2 Col3 Col4 
A List 1  1  2  3  4 
    List 2  1  2  3  4 
B List 1  1  2  3  4 
    List 2  1  2  3  4 
C List 1  1  2  3  4 
    List 2  1  2  3  4 

コード：

df = pd.DataFrame(columns=['Name', 'List 1', 'List 2'], data=[['A', [1,2,3,4], [1,2,3,4]], ['B', [1,2,3,4], [1,2,3,4]], ['C', [1,2,3,4], [1,2,3,4]]]) 

df.set_index('Name', inplace=True) 

n_name = len(df.index) 
n_list = len(df.columns) 
n_item = len(df.iat[0, 0]) 

vals = list(df.values.reshape((n_list * n_name),)) 
idx_name = np.repeat(df.index.values, n_list) 
idx_list = np.tile(df.columns.values, n_name) 
columns = ['Col' + str(n) for n in list(range(1, n_item+1))] 

df = pd.DataFrame(data=vals, index=[idx_name, idx_list], columns=columns)