リストを正方行列に転記する方法

Question

pythonを使ってアイテムのリストを正方行列形式に変換したいと思います。 パンダでpivot_tableを試しましたが、動作しませんでした。ここで

は私のコード、2つの列をCSVファイルに入力中である

with open(path_to_file,"r") as f: 
    reader = csv.reader(f,delimiter = ',') 
    data = list(reader) 
    row_count=len(data) 
    print(row_count - 1) 


df = pd.read_csv(path_to_file) 


groups = df.groupby(['transmitter chan', 'receiver chan']) 
max_for_AS = defaultdict(int) 
df = df.assign(ID = [0 + i for i in xrange(len(df))]) 

print(df) 

for g in groups: 
    transmitter, count = g[0][0], len(g[1]) 
    max_for_AS[ transmitter ] = max(max_for_AS[transmitter], count) 

for g in groups: 
    transmitter, receiver, count = g[0][0], g[0][1], len(g[1]) 
    if count == max_for_AS[ transmitter ]: 
    dataFinal = "{} , {} , {}".format(transmitter, receiver, count) 
     print(dataFinal) 

データ：

V1 V2 count 
0 A R  1 
1 Z T  4 
2 E B  9 
3 R O  8 
4 T M  7 
5 Y K  5 
6 B I  6 
7 T Z  2 
8 A O  7 
9 Y B  8 

Answer 1

私はあなたが必要だと思う：

df = pd.read_csv(path_to_file) 

df1 = df.pivot(index='V1',columns='V2',values='count').fillna(0).astype(int) 

---

df1 = df.set_index(['V1','V2'])['count'].unstack(fill_value=0) 

しかしV1とV2で重複がそれらを集約が必要な場合：

df1 = df.pivot_table(index='V1',columns='V2',values='count', fill_value=0) 

---

df1 = df.groupby(['V1','V2'])['count'].mean().unstack(fill_value=0) 

#for change ordering add reindex 
df1 = df1.reindex(index=df.V1.unique(), columns=df.V2.unique()) 
print (df1) 
V2 R T B O M K I Z 
V1       
A 1 0 0 7 0 0 0 0 
Z 0 4 0 0 0 0 0 0 
E 0 0 9 0 0 0 0 0 
R 0 0 0 8 0 0 0 0 
T 0 0 0 0 7 0 0 2 
Y 0 0 8 0 0 5 0 0 
B 0 0 0 0 0 0 6 0 

Answer 2

それはあなたが達成しようとしているかは明らかではありませんので、I'LLこの答えに前向きに近づく。

pandas dataframeがあるとします。 df=df.values

はステップの結果にnumpy.transposeを使用して転置を探す：それはnumpyを使用して、それの転置を取得するには、本当ならば、あなたは、

1. は、このようなnumpy ndarrayにdataframe（DF）を変換する必要がある場合があります1

編集：

良い方法。あなたもすることができますdf.transpose()