Pandas perno avvertimento circa le voci ricorrenti su indice

Question

On Pandas la documentazione del metodo pivot, abbiamo:

Examples 
-------- 
>>> df 
    foo bar baz 
0 one A 1. 
1 one B 2. 
2 one C 3. 
3 two A 4. 
4 two B 5. 
5 two C 6. 

>>> df.pivot('foo', 'bar', 'baz') 
    A B C 
one 1 2 3 
two 4 5 6 

mio DataFrame è strutturato in questo modo:

name id  x 
---------------------- 
0 john 1  0 
1 john 2  0 
2 mike 1  1 
3 mike 2  0 

E voglio qualcosa di simile:

 1 2 # (this is the id as columns) 
---------------------- 
mike 0 0 # (and this is the 'x' as values) 
john 1 0 

Ma quando eseguo il metodo pivot, è dicendo:

*** ReshapeError: Index contains duplicate entries, cannot reshape 

Il che non ha senso, anche nell'esempio ci sono ripetuti voci nella colonna foo. Sto usando la colonna name come indice del pivot, il primo argomento della chiamata al metodo pivot.

Answer 1

Funziona bene per me? Puoi pubblicare la chiamata del metodo pivot esatta che stai utilizzando?

In [4]: df.pivot('name', 'id', 'x') 
Out[4]: 
id 1 2 
name  
john 0 0 
mike 1 0 

Answer 2

Prova questo,

#drop_duplicates removes entries which have same values for 'foo' and 'bar' 
df = df.drop_duplicates(['foo','bar']) 
df.pivot('foo','bar','baz') 

Answer 3

Per quanto posso dire con aggiornamenti di panda, è necessario utilizzare tabella_pivot() al posto del perno().

pandas.pivot_table(df,values='count',index='site_id',columns='week') 

Answer 4

amici, ho avuto tale problema. Nel mio caso il problema era nei dati: la mia colonna "informazioni" conteneva 1 valore univoco e causava un errore.

UPD: correggere lavoro coppie 'articolazione' (id_user, informazioni) non deve avere dublicates

Funziona:

df2 = pd.DataFrame({'id_user':[1,2,3,4,4,5,5], 
'information':['phon','phon','phone','phone1','phone','phone1','phone'], 
'value': [1, '01.01.00', '01.02.00', 2, '01.03.00', 3, '01.04.00']}) 
df2.pivot(index='id_user', columns='information', values='value') 

non funziona:

df2 = pd.DataFrame({'id_user':[1,2,3,4,4,5,5], 
'information':['phone','phone','phone','phone','phone','phone','phone'], 
'value': [1, '01.01.00', '01.02.00', 2, '01.03.00', 3, '01.04.00']}) 
df2.pivot(index='id_user', columns='information', values='value')