从数据框python中提取多个数组

扎眼的阳光 python 206

原文标题 ：Extract multiple arrays from dataframe python

customer| current_state | year  | amount
ax111   |   A           |   3   |  300
ax112   |   D           |   4   |  4890
ax113   |   G           |   9   |  624

我有一个数据框，我需要将客户数据提取到一个数组列表中，其中当前状态是需要放置金额的位置。有7个状态（A-G）

示例输出

([
    [300,0,0,0,0,0,0],
    [0,0,0,4890,0,0,0],
    [0,0,0,0,0,0,624],
])

我还需要在一维数组中提取年份

year=[3,4,9]

原文链接：https://stackoverflow.com//questions/71464135/extract-multiple-arrays-from-dataframe-python

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    jezrael 评论

    CreateMultiIndexbyDataFrame.set_indexwithSeries.unstackfor reshape，然后通过DataFrame.reindex添加缺失状态：

    states = list('ABCDEFG')
df1 = (df.set_index('current_state', append=True)['amount']
         .unstack(fill_value=0)
         .reindex(states, axis=1, fill_value=0))
print (df1)

current_state    A  B  C     D  E  F    G
0              300  0  0     0  0  0    0
1                0  0  0  4890  0  0    0
2                0  0  0     0  0  0  624

    如果逻辑不同并且需要通过DataFrame.pivot_table与聚合sum如果可能重复custome, current_state行来为每个客户旋转：

    df1 = (df.pivot_table(index='customer',
                      columns='current_state', 
                      values='amount',
                      fill_value=0, 
                      aggfunc='sum')
         .reindex(states, axis=1, fill_value=0))
print (df1)
current_state    A  B  C     D  E  F    G
customer                                 
ax111          300  0  0     0  0  0    0
ax112            0  0  0  4890  0  0    0
ax113            0  0  0     0  0  0  624

    然后转换为列表：

    L = df1.to_numpy().tolist()
print (L)
[[300, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 4890, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 624]]

year = df['year'].tolist()
print (year)
[3, 4, 9]
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