groupBy数据在Pandas DataFrame中的规范化应用

Question

DataFrame栏：

['PercentSalaryHike', 'Attrition', 'EmployeeCountFraction']

在按前两列分组之后: EmployeeCount显示了人员的分数，的自然减员是'yes'和rest 'No'。

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重置索引后，DataFrame如下所示：

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确切地说，我想要的是应用标准化来简化DataFrame。看起来应该是：

PercentSalaryHike   Attrition-Yes    Attrition-No

11                    0.195238       0.804762
12                    0.166667       0.833333
13                    0.837321       0.163351
..
..
..

我给出的示例将groupBy应用于两个字段。我想要一个通用的解决方案，用这种方式将按n个字段分组的数据标准化。

Answer 1

我认为您需要unstack来重塑数据，然后是add_prefix、reset_index和最后一个rename_axis

df = df['EmployeeCountFraction'].unstack()
                                .add_prefix('Attrition-')
                                .reset_index()
                                .rename_axis(None, axis=1)
print (df)
   PercentSalaryHike  Attrition-No  Attrition-Yes
0                 11      0.804762       0.195238
1                 12      0.833333       0.166667
2                 13      0.837321       0.163351