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Tengo un marco de datos con 5 columnas y quiero tomar ese marco de datos largo y convertirlo en un marco de datos amplio solo con las últimas dos variables. Me gustaría mantener las primeras 3 variables en formato largo. Quiero pasar de algo como esto: Var1 Var2 Var3 ID1 . . . Read more
Estoy intentando convertir los valores en los encabezados de la tercera y cuarta columna en filas. df = pd.read_excel(“nombre_archivo.xlsx”, sheet_name = 0, header=[14,15,16,17,18]) df = df.melt(col_level=0, id_vars = [“Unnamed: 0_level_0”, “Unnamed: 0_level_1”], var_name=’Region’, value_name=’Value’) print(df.columns) datos del archivo de entrada Country1 Country1 Country1 Country Country1 Country2 2000 2000 2000 2001 . . . Read more
Estoy leyendo un archivo de Excel en pandas con dos niveles para las columnas. Estoy usando Python 3.7. Archivo de ejemplo de Excel: enlace Unnamed: 0 Unnamed: 1 Unnamed: 2 2021-01-01 2021-01-02 2021-01-03 2021-01-04 2021-01-05 0 ProjectNr Name Sector categorya categoryb categoryc categoryd categorye 1 1 aaa A1 14.995 14.995 . . . Read more
Mis datos están en el siguiente formato: x = pd.DataFrame([ {‘date’: ‘2011-01-01’, ‘col1’: ‘1’, ‘col2’: ‘5’, ‘A_Q’: ‘1’, ‘A_W’: ‘aa’, ‘B_Q’: ‘2’, ‘B_W’: ‘zz’}, {‘date’: ‘2011-01-02’, ‘col1’: ‘1’, ‘col2’: ‘9’, ‘A_Q’: ‘-1’, ‘A_W’: ‘bb’, ‘B_Q’: ‘3’, ‘B_W’: ‘rr’}, {‘date’: ‘2011-01-03’, ‘col1’: ‘3’, ‘col2’: ‘3’, ‘A_Q’: ‘0’, ‘A_W’: ‘cc’, ‘B_Q’: ‘4’, . . . Read more
Tengo un dataframe de roles y los ids de las personas que desempeñan esos roles. En la tabla de abajo, los roles son a,b,c,d y las personas son a3,36,79,38. Lo que quiero es un mapa de las personas a un arreglo de sus roles, como se muestra a la derecha . . . Read more