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请问，如何将这个 DataFrame 转换成我想要的样子呢？
KIDJourney · KIDJourney · 2016-03-31 17:31:26 +08:00 · 2527 次点击这是一个创建于 2950 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
我现在有个 DateFrame
index song_id action_type ds
0 f87ff481d85d2f95335ab602f38a7655 1 20150315
1 f87ff481d85d2f95335ab602f38a7655 2 20150315
2 f87ff481d85d2f95335ab602f38a7655 1 20150315
3 f87ff481d85d2f95335ab602f38a7655 3 20150316
4 096e604f7b152fad0246ae731ed8ca73 1 20150315
5 096e604f7b152fad0246ae731ed8ca73 1 20150315
6 096e604f7b152fad0246ae731ed8ca73 2 20150315
7 096e604f7b152fad0246ae731ed8ca73 1 20150316
8 096e604f7b152fad0246ae731ed8ca73 2 20150316
9 096e604f7b152fad0246ae731ed8ca73 1 20150316
怎样才能让他变成
song_id 20150315 20150316
f87ff481d85d2f95335ab602f38a7655 [1:2,2:1,3:0] [1:0,2:0,3:1]
096e604f7b152fad0246ae731ed8ca73 [1:2,2:1,3:0] [1:2,2:1,3:0]
这样的呢？
提前感谢大家。
index song_id action_type ds
0 f87ff481d85d2f95335ab602f38a7655 1 20150315
1 f87ff481d85d2f95335ab602f38a7655 2 20150315
2 f87ff481d85d2f95335ab602f38a7655 1 20150315
3 f87ff481d85d2f95335ab602f38a7655 3 20150316
4 096e604f7b152fad0246ae731ed8ca73 1 20150315
5 096e604f7b152fad0246ae731ed8ca73 1 20150315
6 096e604f7b152fad0246ae731ed8ca73 2 20150315
7 096e604f7b152fad0246ae731ed8ca73 1 20150316
8 096e604f7b152fad0246ae731ed8ca73 2 20150316
9 096e604f7b152fad0246ae731ed8ca73 1 20150316
怎样才能让他变成
song_id 20150315 20150316
f87ff481d85d2f95335ab602f38a7655 [1:2,2:1,3:0] [1:0,2:0,3:1]
096e604f7b152fad0246ae731ed8ca73 [1:2,2:1,3:0] [1:2,2:1,3:0]
这样的呢？
提前感谢大家。
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JamesRuan 2016-03-31 18:25:09 +08:00
这不是反范式的吗？现在转换麻烦，日后要提取也麻烦。
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KIDJourney OP |
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timeship 2016-03-31 19:44:57 +08:00
银古桑
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JamesRuan 2016-03-31 22:44:23 +08:00  1
@KIDJourney
拆表啊，现在这个表是多对多的关系，你拆成多对一的关系用就好了。 |
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ruoyu0088 2016-04-01 19:33:35 +08:00 1
df.groupby(["song_id", "ds", "action_type"]).action_type.count().unstack().fillna(0).astype(int)
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KIDJourney OP |
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KIDJourney OP @ruoyu0088 十分感谢！
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