pandas 将一列数据等份变形

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今天我们将一个 Series 序列数据转为 DataFrame结构。我们将用么 pd.cut() 对数据进行分箱，也会用到 NumPy 的 np.reshape() 对阵列数据进行变形。接下来我们看看具体的需求，再分析一下解决思路，最后用代码实现它。

数据与需求

原数据如下，这是一个 Series，从 1 到 24 的等差数列：

import pandas as pd
import numpy as np

ser = pd.Series(range(1, 25))
ser
'''
0      1
1      2
2      3
...
22    23
23    24
dtype: int64
'''

需要转为以下形式。对数列整体等分划为三部分，每个部分有两列，前四个在第一列，后四个在第二列，同时对每份数据指定了同名的索引标签。

# 转为以下数据
'''
      A   B
y
1 A   1   5
  B   2   6
  C   3   7
  D   4   8
2 A   9  13
  B  10  14
  C  11  15
  D  12  16
3 A  17  21
  B  18  22
  C  19  23
  D  20  24
'''

思路

为了方便后续操作，可以将数据先转为 DataFrame，这样我们就可以新增加辅助列了。由于要对现有数据等份划分，我们可以我是利用 pd.cut() 数据分箱来完成，对它指定箱子数量，可以帮助我们进行平均划分，为了方便识别我们在分箱后对每个箱子的标签进行指定。

接下来，按箱子的标签进行分组，每个组就是要分在一起的数据，我们写一个函数对这些数据进行处理，拼接成想要的数据格式。

处理分组的函数可以这样设计，由于它接收的数据只有一列，我们将它用 NumPy 的 np.reshape() 进行形状变化，变化后构造为 DataFrame，同时给出列和行的标签值。

代码实现

我们将上述的思路进行代码实现。先将 Series 转为 DataFrame，列名为 x，用 pd.cut() 增加 y 辅助列，用来标识要分在一起的值：

(
    ser.to_frame('x') # 将 Series 转为 DataFrame
    # 增加标识，划分为三组
    .assign(y=pd.cut(ser.index, bins=3, labels=[*'123']))
)
'''
     x  y
0    1  1
1    2  1
2    3  1
...
22  23  3
23  24  3
'''

接下来写分组处理函数：

def reshape_as_df(grp: pd.DataFrame):
    data = np.reshape(grp.x.to_numpy(), [4, 2], order='F')
    return pd.DataFrame(data,
                        index=[*'ABCD'],
                        columns=[*'AB'])

grp 参数是先个分组的 DataFrame 数据，它只有一列 x，索引为 y，先将 x 转为 array 类型传入 np.reshape() 进行形状的变化，这里我们变为 4x2（四行两列），用 order 指定 Fortran-like 索引顺序，这样数据变形的排序就是按列方向的。

最后将变形后的数据构造为 DataFrame，指定行列返回。

最后分组并应用这个函数，最终代码为：

def reshape_as_df(grp: pd.DataFrame):
    data = np.reshape(grp.x.to_numpy(), [4, 2], order='F')
    return pd.DataFrame(data,
                        index=[*'ABCD'],
                        columns=[*'AB'])

# 最终代码
(
    ser.to_frame('x') # 将 Series 转为 DataFrame
    # 增加标识，划分为三组
    .assign(y=pd.cut(ser.index, bins=3, labels=[*'123']))
    .groupby('y') # 分组
    .apply(reshape_as_df) # 应用函数
)
'''
      A   B
y
1 A   1   5
  B   2   6
  C   3   7
  D   4   8
2 A   9  13
  B  10  14
  C  11  15
  D  12  16
3 A  17  21
  B  18  22
  C  19  23
  D  20  24
'''

这样我们就完成了需求。

（完）

pandas 将一列数据等份变形

数据与需求

思路

代码实现

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