Python学习笔记：一道stack & pivot搞定的练习题

一、背景

有这么一个原始数据，如下表：

NO	日期	卡班号码	状态	使用车型	目的站	运输总重-KG
1	2020/5/1	MZZ1001	已发	2吨卡车	杭州	1500
2	2020/5/2	MZZ1001	未发	4吨卡车	杭州	3500
3	2020/5/3	MZZ1001	已到	6吨卡车	杭州	5500
4	2020/5/4	MZZ1001	已发	8吨卡车	杭州	7500
5	2020/5/5	MZZ1001	未发	2吨卡车	杭州	1800
6	2020/5/1	MZZ1002	已到	4吨卡车	合肥	3800
7	2020/5/2	MZZ1002	已发	6吨卡车	合肥	5800
8	2020/5/3	MZZ1002	未发	8吨卡车	合肥	6800
10	2020/5/5	MZZ1002	已发	4吨卡车	合肥	3600
11	2020/5/1	MZZ1003	未发	6吨卡车	大连	5600
12	2020/5/2	MZZ1003	已到	8吨卡车	大连	7800
13	2020/5/3	MZZ1003	已发	2吨卡车	大连	1200
14	2020/5/4	MZZ1003	未发	4吨卡车	大连	3500
16	2020/5/1	MZZ1004	已发	8吨卡车	青岛	7700
17	2020/5/2	MZZ1004	未发	2吨卡车	青岛	1100
18	2020/5/3	MZZ1004	已到	4吨卡车	青岛	3500
19	2020/5/4	MZZ1004	已发	6吨卡车	青岛	5600
20	2020/5/5	MZZ1004	未发	8吨卡车	青岛	7800

想调整格式输出为另外一个表：

	卡班号码	2020年5月1日	2020年5月2日	2020年5月3日	2020年5月4日	2020年5月5日
0	MZZ1001	状态：已发使用车型：2吨卡车目的站：杭州	状态：未发使用车型：4吨卡车目的站：杭州	状态：已到使用车型：6吨卡车目的站：杭州	状态：已发使用车型：8吨卡车目的站：杭州	状态：未发使用车型：2吨卡车目的站：杭州
1	MZZ1002	状态：已到使用车型：4吨卡车目的站：合肥	状态：已发使用车型：6吨卡车目的站：合肥	状态：未发使用车型：8吨卡车目的站：合肥	无	状态：已发使用车型：4吨卡车目的站：合肥
2	MZZ1003	状态：未发使用车型：6吨卡车目的站：大连	状态：已到使用车型：8吨卡车目的站：大连	状态：已发使用车型：2吨卡车目的站：大连	状态：未发使用车型：4吨卡车目的站：大连	无
3	MZZ1004	状态：已发使用车型：8吨卡车目的站：青岛	状态：未发使用车型：2吨卡车目的站：青岛	状态：已到使用车型：4吨卡车目的站：青岛	状态：已发使用车型：6吨卡车目的站：青岛	状态：未发使用车型：8吨卡车目的站：青岛

二、需求理解

columns -- 日期
index -- 卡班号码
values -- 状态、使用车型、目的站（使用字符串拼接）

三、动手

1.stack & unstack

# 导入包、设定路径
import pandas as pd
import os
import datetime
os.chdir(r'C:\Users\Hider\Desktop\一道stack & pivot_table练习题')

# 读取数据
df = pd.read_excel('data.xlsx', index_col=0)

# 修改日期格式
df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'])
# df['日期'] = df['日期'].dt.strftime('%Y-%m-%d')
df['日期'] = df['日期'].map(lambda x: x.strftime('%Y年%m月%d日'.encode('unicode_escape').decode('utf-8')).encode('utf-8').decode('unicode_escape'))

# 合并数据字段
df['合并'] = '状态：' + df['状态'] + '\n使用车型：' + df['使用车型'] + '\n目的站：' + df['目的站']
# 不需要拼接专门字段时 可利用str.cat拼接

# 结果
result = df[['日期','卡班号码','合并']].set_index(['卡班号码', '日期']).unstack(fill_value='无').reset_index(col_level=1).droplevel(None, axis=1)

# 删除列名
result.columns.name = None
result.to_excel('result.xlsx', index=False)

日期格式莫名报错：

#### 转换日期格式莫名报错 不支持中文 ####
df['日期'] = df['日期'].dt.strftime('%Y年%#m月%#d日')

import time
now_time = time.localtime()
time.strftime('%Y年%m月%d日%H时%M分%S秒'.encode('unicode_escape').decode('utf8'),now_time).encode('utf-8').decode('unicode_escape')
# '2021年11月21日19时04分13秒'

2.pivot

此处只能使用 pivot 透视，不能使用 pivot_table 透视。

# 读取数据
df = pd.read_excel('data.xlsx', index_col=0)

# 修改日期格式
df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'])
# df['日期'] = df['日期'].dt.strftime('%Y-%m-%d')
df['日期'] = df['日期'].map(lambda x: x.strftime('%Y年%m月%d日'.encode('unicode_escape').decode('utf-8')).encode('utf-8').decode('unicode_escape'))

# 定义合并函数
def getValue(df):
    return f"状态：{df['状态']}\n使用车型：{df['使用车型']}\n目的站：{df['目的站']}"

# 添加辅助列
df['辅助列'] = df[['状态','使用车型','目的站']].apply(getValue, axis=1)

# 透视
result = df.pivot(index=u'卡班号码', columns=u'日期', values=u'辅助列')