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我试图让.describe()函数以重新格式化的方式输出。这是 csv 数据 ( testProp.csv)

'name','prop'
A,1
A,2
B,  4
A,  3
B,  5
B,  2

当我输入以下内容时：

from pandas import *

data = read_csv('testProp.csv')

temp = data.groupby('name')['prop'].describe()
temp.to_csv('out.csv')

输出是：

name       
A     count    3.000000
      mean     2.000000
      std      1.000000
      min      1.000000
      25%      1.500000
      50%      2.000000
      75%      2.500000
      max      3.000000
B     count    3.000000
      mean     3.666667
      std      1.527525
      min      2.000000
      25%      3.000000
      50%      4.000000
      75%      4.500000
      max      5.000000
dtype: float64

但是，我想要以下格式的数据。我已经尝试transpose()并希望保持使用describe()和操作它而不是a .agg([np.mean(), np.max(), etc.... )：

    count   mean    std min 25% 50% 75% max
A   3   2   1   1   1.5 2   2.5 3
B    3  3.666666667 1.527525232 2   3   4   4.5 5
4

3 回答 3

3

做到这一点的一种方法是首先.reset_index()重置tempDataFrame 的索引，然后DataFrame.pivot根据需要使用。例子 -

In [24]: df = pd.read_csv(io.StringIO("""name,prop
   ....: A,1
   ....: A,2
   ....: B,  4
   ....: A,  3
   ....: B,  5
   ....: B,  2"""))

In [25]: temp = df.groupby('name')['prop'].describe().reset_index()

In [26]: newdf = temp.pivot(index='name',columns='level_1',values=0)

In [27]: newdf.columns.name = ''   #This is needed so that the name of the columns is not `'level_1'` .

In [28]: newdf
Out[28]:
      25%  50%  75%  count  max      mean  min       std
name
A     1.5    2  2.5      3    3  2.000000    1  1.000000
B     3.0    4  4.5      3    5  3.666667    2  1.527525

然后你可以把它保存newdf到 csv 中。

于 2015-09-29T04:23:34.003 回答
3

您可以通过运行以下代码来实现： 

from pandas import *
data = read_csv('testProp.csv')
data.describe().T
于 2020-06-13T14:25:41.923 回答
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在 pandas v0.22 中，您可以使用 unstack 功能。在上面的@Kumar 答案的基础上，您可以使用 pandas stack/unstack 功能并使用它的变体。

from io import StringIO
import pandas as pd
df = pd.read_csv(StringIO("""name,prop
   A,1
   A,2
   B,  4
   A,  3
   B,  5
   B,  2"""))

df.shape
df
temp = df.groupby(['name'])['prop'].describe()
temp
temp.stack() #unstack(),unstack(level=-1) level can be -1, 0

查看文档pandas unstack了解更多详情

于 2018-03-08T13:01:10.797 回答