パンダ：他の2つの列に関連するデータフレームを作成する

Question

私はA、B、Cの3つの列を持つデータフレームを持っています。AとBは0から10までの整数シリーズです。 Aのユニークな値がインデックスである新しいデータフレーム、Bのユニークな値はカラムであり、各セルはAi、Cjの交点で得られた平均値Cである。例えばので

私たちは、このようにデータフレームをグループ化した場合：

Cvalues.loc[Cvalues.A==i].loc[Cvalues.B==j].C 

：私はあるだろう作成したいデータフレームの（i、j）の位置にある

Cvalues = df.groupby(['A','B'],as_index=False).mean() 

それを行う最も簡単な方法は何ですか？

Answer 1

あなたはほぼそこにいます。 pivotCvaluesのいずれか、またはより良い方法ですが、直接pivot_tableに行き、aggfuncの組み込みオプションを使用します。

df = pd.DataFrame({'A':[2,0,1,1,2,0,1,0], 
        'B':[1,2,1,0,1,2,1,1], 
        'C':[10,20,30,40,50,60,70,80]}) 

推奨ワンライナー：

Cvalues = df.groupby(['A','B'],as_index=False).mean() 
res = Cvalues.pivot(index='A', columns='B', values='C') 

はなぜわざわざ、しかし、念のために、あなたは、これはもう少しコンパクトに作ることができます：

res = df.pivot_table(index='A', columns='B', values='C', aggfunc='mean') 

は、あなたのメソッドの仕事を作ります

res = df.groupby(['A','B'],as_index=False).mean().pivot(index='A', columns='B', values='C') 

ここに結果があります両方の方法の：

B  0  1  2 
A     
0 NaN 80.0 40.0 
1 40.0 50.0 NaN 
2 NaN 30.0 NaN 

ところ、A=2 and B=1の交差点で：30.0 = (10 + 50)/2