小编Nk0*_*k03的帖子

这可能是重复的，但我找不到所需的答案。所以，问题是：

假设，我有一个像这样的数据框：

d1 = {'col1':  [[1],[2,3]],
      'col2' : [[3],[21,1]]}

df1 = pd.DataFrame(d1)

现在，我们可以通过 非常轻松地垂直扩展这个数据框df1.apply(pd.Series.explode)。但是，水平方向扩展和更改列名称的最优雅的方式是什么？

像这样的东西：

d2 = {
    'col1_1':[1,2],
    'col1_2': [np.NAN,3],
    'col2_1' : [3,21],
    'col2_2' : [np.NAN,1]
}
df2 = pd.DataFrame(d2)

输出：

我正在通过 VerisPy 处理来自 Veris 项目的数据，但在将其重新格式化以用于其他应用程序时遇到了一些麻烦。

VerisPy 输出一个数据帧，其中包含来自提交给 Veris 的 JSON 文件的解析事件信息。数据框中的每一行都对应一个事件，详细说明它是如何/何时发生的。问题是它最终有数千个带有布尔标志的列。

所以每个事件行可能有如下列：

我想折叠/组合这些并将列值用作实际数据。在上面的例子中，我们可能会这样：

我是 Pandas 的新手，但从文档中尝试了相当多的东西，结果喜忧参半。Melt 看起来很有希望，但我不确定如何将列名放入实际的行级数据中。有人有指点吗？

我有一个如下所示的数据框

df = pd.DataFrame({'group':[1,1,2,2,2],'time':[1,2,3,4,5],'C':[6,7,8,9,10]})

    group   time    C
0   1       1       6
1   1       2       7
2   2       3       8
3   2       4       9
4   2       5       10

并且我希望将每个组中的第一个元素（就时间而言）标记为 True，即：

    group   time    C   first_in_group
0   1       1       6   True
1   1       2       7   False
2   2       3       8   True
3   2       4       9   False
4   2       5       10  False

我尝试了 的几种组合groupby，first但没有达到我想要的效果。

在 Pandas 中是否有一种优雅的方式来做到这一点？

假设我有一个购买的 pandas 数据框，没有这样的发票 ID

item_id customer_id
1 A
2 A
1 B
3 C
4 C
1 A
5 A

因此，我的假设是，如果客户连续订单购买了多个商品，则它们属于一组。所以我想创建一个 order_id 列：

item_id customer_id order_id
1 A 1
2 A 1
1 B 2
3 C 3
4 C 3
1 A 4
5 A 4

order_id 应自动创建且增量。我应该如何处理熊猫呢？

非常感谢

我有一个表（df），其中有一个“actions”列，其中包含一个列表，其中包含 4 个选项中的 2 个值： do1、do2、do3、do4

print(df['actions'])

0    [do1, do4]
1    [do2, do1]
2    [do2, do3]
3    [do2, do1]
4    [do4, do2]

我正在寻找正确的映射函数，以便向表中添加 4 列，并使用“操作”列中的相应值填充每列。例如：

print(df)
do1, do2, do3, do4
1    0     0    1
1    1     0    0 

我被困在我的项目中的数据整理步骤，我想知道是否有人能够帮助我。

我拥有的数据框的一部分是这样的：

但是，我按 Person 分组并且只保留 2 个最大的唯一月份值的行。因此，对于第 1 个人，这将是第 12 和 11 个月，对于第 2 个人，这将是第 10 和第 9 个月。最终我想平均每个人的 GPI。

桌子应该是这样的

希望其他人可以帮助我解决这个问题。

这是创建第一个表的代码：import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'Person':[1, 1, 1, 1, …

我有以下字典，我想输出每个键的最大值：

yo = {'is': [1, 3, 4, 8, 10],
             'at': [3, 10, 15, 7, 9],
             'test': [5, 3, 7, 8, 1],
             'this': [2, 3, 5, 6, 11]}

例如，输出应该是这样的

[10, 15, 8, 11]
or 
['is' 10, 'at' 15, 'test' 8, 'this' 11]