pandas-数据结构转换-纵转横

 

如下代码，亲测有效，后面会附上入口以及出口数据结构截图

 

def test_func(file_path):
    """
    把pandas数据结构-dataframe，横向的索引，转成纵向的
    :return:
    """
    pd_obj = pandas.read_excel(file_path, engine="openpyxl")
    groupby_df = pd_obj.groupby(["任务状态", "团队名称"]).agg(
        {"团队名称": "count"}
    )
    # 拿到分组后，第一层数据，团队名称字典下面的value
    sys_team = groupby_df.get("团队名称")
    # 二次分组，拿到每个任务状态下的所有团队名称数据
    sys_team_type_df = sys_team.groupby("任务状态")
    li = []
    for name, group_ in sys_team_type_df:
        # 拿到每个分组的数据，每个分组就是每个任务状态下的所有团队名称数据
        each_group_dic = {"team": [], }
        # 拿到每个分组的索引list，每个list里面是一个个tuple，
        # 每个tuple---('In Review', 'A团队')
        each_group_index_li = group_.index
        type_li = []
        for each_index_row in each_group_index_li:
            # 拿到每个tuple中，任务状态值以及团队名称值
            current_team_value = each_index_row[-1]
            current_type_value = each_index_row[0]
            # 把每个group里面的团队名称，按照顺序，添加到字典的team里面
            each_group_dic["team"].append(current_team_value)
            # 把每个分组中的具体count值，提取出来，根据二维索引提取，
            # 二维索引就是任务状态索引和团队名称索引
            type_team_matched_value = group_.loc[current_type_value, current_team_value]
            # 把每个分组中提取出来的具体的count值，存入一个type-list
            type_li.append(type_team_matched_value)
        # 把type-list，作为一组键值对：key是团队名称，value是该团队对应的count值，
        # update到上面构件的each_group_dic字典中，
        each_group_dic.update({current_type_value: type_li})
        # 把构件完成的each_group_dic字典，转成dataframe数据结构
        each_group_df = pandas.DataFrame(each_group_dic)
        # 把每个分组构件完成的dataframe，存入一个list中
        li.append(each_group_df)
    # 最后把最外层的list里面的所有dataframe拼接起来，得到转换成功的数据结构
    merge_test_df = reduce(
        lambda left, right: pandas.merge(left, right, on="team", how="outer"),
        li)
    # 把dataframe的空值都填充为0
    df_ = merge_test_df.fillna(0)
    # 拿到所有应该要转换成数字的列名
    integer_cols = merge_test_df.columns[1:]
    for each_col in integer_cols:
        # 把所有float类型的列，都转换成数字
        df_[each_col] = pandas.to_numeric(df_[each_col], downcast='integer')
    return df_

 

 

输入的文件结构如下截图：

 

 

输出的结构截图：