如何使用pandas中的排序特征顺序生成新特征？

Question

我有一个数据集，我按 2 个不同的参数对其进行分组，并得到如下内容：idx name timea   andy  2a   andy  5a   andy  4b   andy  3b   andy  7b   andy  9等等。我需要的是生成特征，以便数据集如下所示： idx name time1 time2 time3  a   andy   2     4     5应该对时间进行排序，并且应该使用它们的顺序来生成特征。我正在努力想出如何实施它的任何想法。

Answer 1

您需要排序，然后使用groupby+生成列索引cumcount。现在pivot_table出问题了，最后我们可以清理MultiIndex。

df = df.sort_values(['idx', 'time'])

df['idx2'] = df.groupby('idx').cumcount()+1

df1 = df.pivot_table(index=['idx', 'name'], columns='idx2').rename_axis([None, None], axis=1)

# Move everything to simple columns

df1.columns = [''.join(map(str, x)) for x in df1.columns]

df1 = df1.reset_index()

输出df1：：

  idx  name  time1  time2  time3

0   a  andy      2      4      5

1   b  andy      3      7      9