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Résumé Python avec valeur de ligne à colonne

J'ai l'entrée ci-dessous

Col1.  Wk1 Wk2 Wk3 wk4 wk5 difflast
AA.    10.  0.  0.  5.  10.  5
BB.     0.  30. 0.  0.   0.  0
CC.     0.  0.  5.  0.   0.  0
DD.     0.  0.  0.  20.  0.  -20

Je veux la sortie en utilisant pandas ou n'importe quel paquet python comme ci-dessous

Col1  col2   col3
AA.   Wk1.   10
BB.   Wk2.   30
CC.   Wk3.   5
DD.   Wk4.   20
AA.   Wk4.   5
AA.   Wk5.   10

Si la semaine est ajouté alors cela devrait prendre la différence des deux dernières semaines n sortie comme ci-dessus ... Besoin d'aide

python python-3.x pandas dataframe

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Taguez-le aussi avec des pandas!

3 Réponses :

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IIUC, nous pouvons utiliser groupby et unstack puis diff () tout en utilisant sélectivement le découpage de liste pour obtenir les deux dernières colonnes.

s = df.groupby(['Col1','col2']).agg('sum').unstack(1)\
      .fillna(0).droplevel(0,1)\
       .reset_index()


s['difflast'] = s.iloc[:,-2:].diff(axis=1).iloc[:,-1]

print(s)
col2 Col1  Wk1.  Wk2.  Wk3.  Wk4.  Wk5.  difflast
0     AA.  10.0   0.0   0.0   5.0  10.0       5.0
1     BB.   0.0  30.0   0.0   0.0   0.0       0.0
2     CC.   0.0   0.0   5.0   0.0   0.0       0.0
3     DD.   0.0   0.0   0.0  20.0   0.0     -20.0

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Utilisez
pandas.DataFrame.pivot , qui permet de passer du format long au format large.
- Si vous ne voulez pas que les colonnes soient nommées, col2 dans ce cas, utilisez dfp.columns.name = None
Soustrayez les deux dernières colonnes à l'aide de .iloc .
- Dans ce cas, : obtient toutes les lignes
- -1 obtient la dernière colonne et -2 l’avant-dernière colonne.
.mean (axe = 1) prend la moyenne par ligne. 0 sont inclus dans le calcul.
- iloc [:, -1] récupère la dernière colonne uniquement
  - -1 est toujours la dernière colonne, -2 est l'avant-dernière, et ainsi de suite.
- .iloc [:, 0: -1] récupère toutes les colonnes sauf la dernière colonne.
  - Tout comme le découpage régulier, lors de la sélection d'une plage 0: -1 , la dernière valeur n'est pas incluse.

dfp['last - avg'] = dfp.iloc[:, -1] - dfp.iloc[:, 0:-1].mean(axis=1)

col2  Wk1.  Wk2.  Wk3.  Wk4.  Wk5.  last - avg
Col1                                          
AA.   10.0   0.0   0.0   5.0  10.0        6.25
BB.    0.0  30.0   0.0   0.0   0.0       -7.50
CC.    0.0   0.0   5.0   0.0   0.0       -1.25
DD.    0.0   0.0   0.0  20.0   0.0       -5.00

Avec difflast - soustrayez Wk5 de la moyenne des semaines précédentes

dfp['last - avg'] = dfp.iloc[:, -2] - dfp.iloc[:, 0:-2].mean(axis=1)

col2  Wk1.  Wk2.  Wk3.  Wk4.  Wk5.  difflast  last - avg
Col1                                                    
AA.   10.0   0.0   0.0   5.0  10.0       5.0        6.25
BB.    0.0  30.0   0.0   0.0   0.0       0.0       -7.50
CC.    0.0   0.0   5.0   0.0   0.0       0.0       -1.25
DD.    0.0   0.0   0.0  20.0   0.0     -20.0       -5.00

Sans difflast - soustrayez Wk5 de la moyenne des semaines précédentes

dfp = df.pivot(index='Col1', columns='col2', values='col3').fillna(0)

col2  Wk1.  Wk2.  Wk3.  Wk4.  Wk5.
Col1                              
AA.   10.0   0.0   0.0   5.0  10.0
BB.    0.0  30.0   0.0   0.0   0.0
CC.    0.0   0.0   5.0   0.0   0.0
DD.    0.0   0.0   0.0  20.0   0.0

# take difference
dfp['difflast'] = dfp.iloc[:, -1] - dfp.iloc[:, -2]

col2  Wk1.  Wk2.  Wk3.  Wk4.  Wk5.  difflast
Col1                                        
AA.   10.0   0.0   0.0   5.0  10.0       5.0
BB.    0.0  30.0   0.0   0.0   0.0       0.0
CC.    0.0   0.0   5.0   0.0   0.0       0.0
DD.    0.0   0.0   0.0  20.0   0.0     -20.0

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Vous pouvez utiliser df.unstack

(df.set_index(['Col1', 'col2'])['col3'].unstack(fill_value=0).
    assign(d = lambda x: x['Wk5.'] - x['Wk4.']))

col2  Wk1.  Wk2.  Wk3.  Wk4.  Wk5.   d
Col1
AA.     10     0     0     5    10   5
BB.      0    30     0     0     0   0
CC.      0     0     5     0     0   0
DD.      0     0     0    20     0 -20

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