熊猫数据矢量化

Question

嗨，我有一个整洁格式的数据格式，如

import pandas as pd


df = pd.DataFrame({'A': {0: 'a', 1: 'b', 2: 'c',3: 'a', 4: 'b', 5: 'c'},

                   'B': {0: 1, 1: 3, 2: 5,3: 1, 4: 3, 5: 5},

                   'C': {0: 2, 1: 4, 2: 6,3: 2, 4: 4, 5: 6}})

在这种情况下，我做了一个函数，将'a‘列中的代码'A’、'b‘、'C’映射到'B‘和'c’列中的可观测值。

功能是

def vectorize(df):
    indexdict={}
    for code in df['A'].unique():
        indexdict.update({'A':code})
        transpose = df.T
        value_dict ={}
        for item in transpose.iloc[1]:
            for value in transpose.iloc[2]:
                value_dict.update({item:value})
    indexdict.update(value_dict)
    indexdict = {str(key):value for key,value in indexdict.items()}
    df = pd.DataFrame(indexdict,index=[0])
    df.set_index('A', inplace=True)
    return df

我想要一个带可观测值的a，b，c码的数据。但是，当我执行这个函数时，只返回最后一个条目。像这样

输出

我做错了什么，有没有更好的方法来做这件事？输出是我想要的，但不只是一个值，而是需要a、b和c的所有值。

谢谢

Answer 1

我想我是用@natnij的解算出来的

df.pivot_table(index='A',columns='B',values='C',aggfunc=lambda x: ' '.join(x))

谢谢