Pandas的DataFrame数据转换

[薛定谔之死猫]

下列代码中srcdf和desdf都是Pandas的DataFrame对象，需要将srcdf转换为desdf，也就是根据列中的值拓展新的列，关系数据库报表中常见的需求，请问用DataFrame要如何实现？

print(srcdf)
     姓名 性别  科目   分数
编号                 
0   刘玄德  男  语文   98
1   刘玄德  男  数学   60
2   刘玄德  男  体育   50
3   关云长  男  语文   60
4   关云长  男  数学   60
5   关云长  男  体育  100

[6 rows x 4 columns]

print(desdf)
     姓名 性别  语文  数学   体育        平均分
编号                                
0   刘玄德  男  98  60   50  66.666667
1   关云长  男  60  60  100  73.333333

[2 rows x 6 columns]

[ImN1]

这个直接变形有点难，因为语文、数学、体育是不定数据内容，另外平均分肯定要算的 DF可以用SQL，你不如从这个入手解决

[cyyang]

from pandas import Series,DataFrame
a=[['刘玄德','男','语文',98.],['刘玄德','男','体育',60.],['关云长','男','数学',60.],['关云长','男','语文',100.]]
af=DataFrame(a,columns=['name','sex','course','score'])
af.set_index(['name','sex','course'],inplace='TRUE')
t1=af.unstack(level=2)
t2=t1.mean(axis=1,skipna=True)
t1['平均分']=t2
t1.fillna(0)

[百事悠弦]

http://blog.csdn.net/zutsoft/article/details/51509124

[littlely_ll]

有多个方法，先写下两种： 1

df.set_index(['姓名','性别','科目'])['分数'].unstack().reset_index()

2

df.pivot_table(values="分数", columns="科目", index=['姓名','性别'], 
               margins=True, margins_name='平均数').reset_index()