Pandas Dataframesを並行して並べて並び替えます。

Question

問題があります。私は別のものから新しいデータフレームを作成したい。重複する行を避けたいつまり、同じメールがある場合は、上部と下部を並べて連結する必要があります。しかし、問題は毎回価値インデックス作成エラーが発生していることです。

pandas.indexes.base.InvalidIndexError: Reindexing only valid with uniquely valued Index objects 

そして、ここで私がやったことです：

if not self.data.empty: 
    if data_frame_['Email'][0] in self.data['Email'].get_values(): 
     self.data = pd.concat([self.data, data_frame_], axis=1) 
    else: 
     self.data = pd.concat([self.data,data_frame_], axis=0) 
else: 
    self.data = data_frame_.copy() 

end = time.time() 

data_frame_は、私が（data_frame_である）データの

data_frame_['Email'][0] 

Exempleを使用していますなぜこれがあるだけで1行があります。

Email      Project1 Target1 Projetc2 Target2 
------------------------------------------------------------- 
kml@mail.com    1  5000  NaN  NaN 
abc@abc.com     7  5000  NaN  NaN 
kml@mail.com    7  4000  NaN  NaN 

私が望むものは：

Email      Project1 Target1 Projetc2 Target2 
------------------------------------------------------------- 
kml@mail.com    1  5000  7  4000 
abc@abc.com    7  5000  NaN  NaN 

Ps：私はdictsを使用してコードの整合性を保護することができますが、私はデータフレームを使用したいと思います。

ありがとうございます。

Answer 1

あなたはpivot_tableを使用していますが、最初のcumcountでグループを作成することができます：それは魔法のようなものだ

#rename columns 
df.rename(columns={'Project1':'Project','Target1':'Target'}, inplace=True) 

print (df) 
     Email    Project Target 
0 kml@mail.com    1 5000 
1 abc@abc.com    7 5000 
2 kml@mail.com    7 4000 

df['g'] = (df.groupby('Email').cumcount() + 1).astype(str) 

df1 = df.pivot_table(index='Email', columns='g', values=['Project', 'Target']) 
#Sort multiindex in columns 
df1 = df1.sort_index(axis=1, level=1) 
#'reset' multiindex in columns 
df1.columns = [''.join(col) for col in df1.columns] 
print (df1) 
        Project1 Target1 Project2 Target2 
Email              
abc@abc.com    7.0 5000.0  NaN  NaN 
kml@mail.com    1.0 5000.0  7.0 4000.0