使用列名称重整从长到宽

Question

嗨，我在调整我的df时遇到麻烦。

我有：

Netflix     TV      DVD 
   0.1      0.2     0.3
   0.12     0.5     0.15
   0.4      0.6     0.8
            0.5     0.41
            0.41
            0.2 

我想将我的df转换为：

Netflix  [0.1, 0.12, 0.4]
TV       [0.2, 0.5, 0.6, 0.5, 0.41, 0.2] 
DVD      [0.3, 0.15, 0.8, 0.41]

不知道stack（）或ivot（）如何在这种df上工作。任何帮助表示赞赏。

Answer 1

stack

重整数组时，堆栈会丢弃空值

df.stack().groupby(level=1).agg(list)

DVD                 [0.3, 0.15, 0.8, 0.41]
Netflix                   [0.1, 0.12, 0.4]
TV         [0.2, 0.5, 0.6, 0.5, 0.41, 0.2]
dtype: object

Answer 2

删除缺少的值，Series.dropna并在字典理解中转换为Series：

s = pd.Series({x: df[x].dropna().tolist() for x in df.columns})
print (s)
Netflix                   [0.1, 0.12, 0.4]
TV         [0.2, 0.5, 0.6, 0.5, 0.41, 0.2]
DVD                 [0.3, 0.15, 0.8, 0.41]
dtype: object

...或在DataFrame.apply：

s = df.apply(lambda x: x.dropna().tolist())
print (s)

Netflix                   [0.1, 0.12, 0.4]
TV         [0.2, 0.5, 0.6, 0.5, 0.41, 0.2]
DVD                 [0.3, 0.15, 0.8, 0.41]
dtype: object

最后，如果需要2列DataFrame：

df1 = s.rename_axis('a').reset_index(name='b')
print (df1)
         a                                b
0  Netflix                 [0.1, 0.12, 0.4]
1       TV  [0.2, 0.5, 0.6, 0.5, 0.41, 0.2]
2      DVD           [0.3, 0.15, 0.8, 0.41]