Pandas，Pivot 错误 - 无法使用空键标记索引
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Pandas, Pivot error - cannot label index with null key
提问by Haritha
I have a data set which looks like below.
我有一个如下所示的数据集。
ID Product date
1 A 01.01.2015
1 B 01.01.2015
1 C 01.03.2015
A person can take more than one product on the same day, I want to transpose it by ID,date and get product as values.
一个人可以在同一天携带多个产品，我想通过 ID、日期将其转置并获取产品作为值。
ID date col1 col2
ID 日期 col1 col2
1 01.01.2015 A B
1 01.03.2015 C
In SAS I do it like below:
在 SAS 中，我这样做：
proc transpose data = data;
by ID Date;
var product
run;
In pandas I used following code.
在Pandas中，我使用了以下代码。
data_b = data_a.pivot(index = ['patnum','day'], values = ['drug']).add_prefix('p')
This is giving following error.
这是给出以下错误。
ValueError: cannot label index with a null key
Why I'm getting above error? How can I avoid it?
为什么我会出现上述错误？我怎样才能避免它？
I'm using latest version in Pandas.
我在 Pandas 中使用最新版本。
回答by piRSquared
use groupby
用 groupby
for listobjects
对于list对象
df.groupby(['ID', 'date'])['Product'].apply(list)
ID date
1 01.01.2015 [A, B]
01.03.2015 [C]
Name: Product, dtype: object
for a dataframe
对于数据框
df.groupby(['ID', 'date'])['Product'].apply(list).apply(pd.Series)
0 1
ID date
1 01.01.2015 A B
01.03.2015 C NaN
回答by Psidom
You need to create another column to identify rows within each date to help you pivot:
您需要创建另一列来标识每个日期内的行以帮助您pivot：
df.assign(Count = df.groupby('date').cumcount()).pivot("date", "Count", "Product")
# Count 0 1
#date
#01.01.2015 A B
#01.03.2015 C None
回答by scatter
A year later I have the same problem, rearranging the code to the following solved it:
一年后我遇到了同样的问题，将代码重新排列为以下解决了它：
pivot_df = pd.pivot_table(df, index =['coulmn1','coulmn2'])
being new to Python, I dont know why this works, I also dont know if its good or bad coding and nor do I know the cause of error message we both got...
作为 Python 新手，我不知道为什么会这样，我也不知道它的编码是好是坏，我也不知道我们都收到的错误消息的原因......
回答by priyanshu
Please use DataFrame.pivot_table()instead of DataFrame.pivot()
请使用DataFrame.pivot_table()代替DataFrame.pivot()
I got the same error and corrected it using above mentioned correction.
我遇到了同样的错误并使用上述更正进行了更正。
Thanks.
谢谢。
