重塑数据框不能显示所有列。

Question

我有一个从Excel文件中读取的数据框，其中有合并的单元格。数据框看起来像这样。

数据框内容

希望将数据帧从长到宽重塑成这样。重塑所需结构

我使用pivot作为下面的代码。

df1 = df.pivot_table(
    values='Answers',
    index=['Date', 'ID'],
    columns='Questions'
    )

# Formatting.
df1.reset_index(inplace=True)
df1.columns.name = None

但pivot后的数据框只显示第一列，如下图所示。数据框在pivot之后

知道为什么吗？

Answer 1

问题是你的索引没有被熊猫正确理解（所有的NaNs）。

为了解决这个问题，你需要首先传播你的Date列中的值来填充NaN，这里已经回答了。潘达斯。阅读Excel的合并单元格.

>>> df = pd.DataFrame({"Date": ["2020-01-01", np.nan, np.nan, "2020-01-02", np.nan, np.nan], "Question": ["Q1", "Q2", "Q3", "Q1", "Q2", "Q3"], "Value": [1, 2, 3, 4, 5, 6]})
>>> df
         Date Question  Values
0  2020-01-01       Q1       1
1         NaN       Q2       2
2         NaN       Q3       3
3  2020-01-02       Q1       4
4         NaN       Q2       5
5         NaN       Q3       6
>>> df["Date"].fillna(method="ffill", inplace=True)  # Fill Date column
>>> df
         Date Question  Values
0  2020-01-01       Q1       1
1  2020-01-01       Q2       2
2  2020-01-01       Q3       3
3  2020-01-02       Q1       4
4  2020-01-02       Q2       5
5  2020-01-02       Q3       6
>>> # Now you can pivot normally
>>> df1 = df.pivot_table(index="Date", values="Value", columns="Question")
>>> df1.reset_index(inplace=True)
>>> df1.columns.name = None
>>> df1
         Date  Q1  Q2  Q3
0  2020-01-01   1   2   3
1  2020-01-02   4   5   6

希望能帮到你;)