融化熊猫DataFrame和使用值作为栏？

Question

我和熊猫一起玩是为了适应它，我问自己，在熊猫身上是否可以不需要太多的麻烦就可以使用熔融功能呢？

我正在使用非常著名的titanic.csv数据集。

titanic = pd.read_csv('data/titanic.csv', keep_default_na=True)
titanic.drop(['embarked', 'who', 'adult_male', 'alone', 'parch', 'deck'], \
               axis=1, errors="ignore", inplace=True)
titanic_c = titanic.groupby(['class', 'embark_town', 'gender'])['age'] \ 
                   .mean().reset_index()
titanic_c

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，那么这里有个问题？

我是否能够使用pd.melt将embark_town值添加为类似于此的列？如果是，怎么做？

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Answer 1

你应该在这里使用df.pivot_table()而不是melt()

m=titanic.pivot_table(index=['pclass','sex'],columns='embark_town',values='age')
print(m)

embark_town    Cherbourg  Queenstown  Southampton
pclass sex                                       
1      female  36.052632   33.000000    32.704545
       male    40.111111   44.000000    41.897188
2      female  19.142857   30.000000    29.719697
       male    25.937500   57.000000    30.875889
3      female  14.062500   22.850000    23.223684
       male    25.016800   28.142857    26.574766

在您的示例中，您应该将pclass更改为class，将sex更改为gender