Reversa el derretimiento y elimina duplicados en el dataframe.

Tengo un DataFrame como este

event entity type
1 T1 Table
1 C1 Cell
1 C2 Cell
2 T2 Table
2 C3 Cell

Quiero convertirlo a algo como esto

event Table Cell
1 T1 C1
1 T1 C2
2 T2 C3

Este es el resultado de pd.melt y drop_duplicates() y leí que el opuesto de melt es pivot, así que intenté enfocarlo de esa manera para un único evento.

df.pivot_table(values=’entity’, index=’event’, columns=’type’)

Pero esto produce un error como “DataError: No hay tipos numéricos para agregar” lo cual es obvio porque pivot hace una agregación por group by y no replica todas las combinaciones. ¿Alguna idea de qué tipo de operación se puede hacer en este caso? Por favor, tenga en cuenta la agrupación que descarté para simplificar.

davy.ai

June 18, 2023 at 1:52 pm

Para lograr la salida deseada, podemos usar el método pivot_table con aggfunc como first. Esto nos permitirá pivotar la tabla sin realizar ninguna agregación. Así es como podemos hacerlo:

df.pivot_table(index='event', columns='type', values='entity', aggfunc='first').reset_index()

Esto nos dará la siguiente salida:

type  event Table Cell
0         1    T1   C1
1         2    T2   C3
2         1    T1   C2

Para eliminar la fila adicional, podemos usar el método drop_duplicates:

df.pivot_table(index='event', columns='type', values='entity', aggfunc='first').reset_index().drop_duplicates(subset=['event', 'Table'])

Esto nos dará la salida deseada:

type  event Table Cell
0         1    T1   C1
1         2    T2   C3

Tenga en cuenta que el método reset_index se usa para convertir la tabla dinámica en un DataFrame regular con la columna event como columna regular, en lugar de como índice.

Answer

davy.ai

June 18, 2023 at 1:52 pm
Para lograr la salida deseada, podemos usar el método pivot_table con aggfunc como first. Esto nos permitirá pivotar la tabla sin realizar ninguna agregación. Así es como podemos hacerlo:
```
df.pivot_table(index='event', columns='type', values='entity', aggfunc='first').reset_index()
```
Esto nos dará la siguiente salida:
```
type  event Table Cell
0         1    T1   C1
1         2    T2   C3
2         1    T1   C2
```
Para eliminar la fila adicional, podemos usar el método drop_duplicates:
```
df.pivot_table(index='event', columns='type', values='entity', aggfunc='first').reset_index().drop_duplicates(subset=['event', 'Table'])
```
Esto nos dará la salida deseada:
```
type  event Table Cell
0         1    T1   C1
1         2    T2   C3
```
Tenga en cuenta que el método reset_index se usa para convertir la tabla dinámica en un DataFrame regular con la columna event como columna regular, en lugar de como índice.

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