pandas 按组将属性和值转为行

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本案例中，每个品名有它对应的属性名称和属性值域，想让每个品名的属性名称和属性值域，由列转置成行，并且每一个品名由它对应的属性。我们来看看如何用 pandas 完成这个需求。

数据与需求

数据构造代码如下：

import pandas as pd
data = {
    '序号': [1, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 3],
    '品名': ['金属', '金属', '金属', '其他产品',
           '其他产品', '塑料', '塑料', '塑料'],
    '属性名称': ['品牌', '基准计量单位', '其他属性', '品牌',
             '基准计量单位', '品牌', '规格', '基准计量单位'],
    '属性值域': [pd.NA, 'm', '其他值', '其他品牌',
             'cm', pd.NA, pd.NA, 'cm']
}

df = pd.DataFrame(data)
df
'''
   序号    品名    属性名称  属性值域
0   1    金属      品牌  <NA>
1   1    金属  基准计量单位     m
2   1    金属    其他属性   其他值
3   2  其他产品      品牌  其他品牌
4   2  其他产品  基准计量单位    cm
5   3    塑料      品牌  <NA>
6   3    塑料      规格  <NA>
7   3    塑料  基准计量单位    cm
'''

得到的最终结果如下：

'''
   序号    品名 属性名称1   属性名称2   属性名称3
0   1    金属    品牌  基准计量单位    其他属性
1   1    金属  <NA>       m     其他值
2   2  其他产品    品牌  基准计量单位     NaN
3   2  其他产品  其他品牌      cm     NaN
4   3    塑料    品牌      规格  基准计量单位
5   3    塑料  <NA>    <NA>      cm
'''

思路

先按序号和品名分组，得到一个分组对象，用 apply 来应用这个分组对象，对每个子 DataFrame 进行处理，将索引重置后转置，它会将三个组拼接进来，再重置索引，删除多余和列，就得到了最终的效果。

代码

根据思路，最终代码如下：

(
    df.groupby(['序号', '品名'], sort=False, as_index=True)
    .apply(lambda d: d.reset_index(drop=True)
           .rename(index=lambda x: f'属性名称{x+1}')
           .T,
           include_groups=False)
    
    .reset_index()
    .drop('level_2', axis=1)
)

这样就完成了需求。

（完）

pandas 按组将属性和值转为行

数据与需求

思路

代码

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