Wie man ein DataFrame in Pandas nach Gruppen "flacht" und Spalten erstellt

Lernen Sie, wie Sie Ihr Pandas DataFrame durch Gruppierung abflachen und dabei Spalten erstellen, um eine übersichtlichere Darstellung der Daten zu erhalten.
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Dieses Video basiert auf der Frage https://stackoverflow.com/q/62285833/ gestellt von dem Nutzer 'Adrien Pacifico' ( https://stackoverflow.com/u/5304366/ ) sowie auf der Antwort https://stackoverflow.com/a/62286031/ bereitgestellt von dem Nutzer 'Scott Boston' ( https://stackoverflow.com/u/6361531/ ) auf der Website 'Stack Overflow'. Vielen Dank an diese großartigen Nutzer und die Stackexchange-Community für ihre Beiträge.

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DataFrame in Pandas nach Gruppe abflachen

Beim Arbeiten mit Daten in der Python-Bibliothek Pandas kann es vorkommen, dass Ihre Daten so strukturiert sind, dass sie für Analyse oder Visualisierung nicht optimal sind. In diesem Blogbeitrag behandeln wir das Problem, ein DataFrame nach Gruppen abzuflachen, wobei wir speziell darauf eingehen, wie für das Alter jedes Kindes neue Spalten erstellt werden können, ohne die Übersichtlichkeit beim Alter des Vaters zu verlieren.

Das Problem: DataFrame-Struktur

Betrachten wir ein Beispiel-DataFrame mit Haushaltsdaten:

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Aktuelles Format

Diese Tabelle listet das Alter der Väter und deren Kinder auf, aber die Analyse wird dadurch erschwert. Beispielsweise, wenn man die Altersunterschiede der Geschwister innerhalb eines Haushalts vergleichen möchte, ist dieses Layout ungeeignet.

Gewünschtes Format

Unser Ziel ist es, dieses DataFrame in ein informativeres Format umzuwandeln:

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Die Lösung: DataFrame abflachen

Um die gewünschte Struktur zu erreichen, können wir die Kombination der Pandas-Methoden groupby und unstack nutzen. Im Folgenden eine schrittweise Erklärung der Lösung.

Schritt 1: Gruppieren und Zählen

Zunächst gruppieren wir die Daten nach Id_haushalt und zählen die Vorkommen. So können wir eindeutige Spaltennamen für jedes Kindesalter erzeugen und das Alter des Vaters beibehalten.

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Schritt 2: DataFrame umformen

Nach der Anwendung von unstack entsteht ein mehrstufiger Index. Diesen müssen wir „abflachen“, um benutzerfreundliche Spaltennamen zu erhalten.

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Diese Zeile wandelt den mehrstufigen Spaltenindex in eine neue Liste von Spaltennamen um – formatiert wie benötigt (z. B. Alter_Kind_1, Alter_Kind_2 etc.).

Schritt 3: Index zurücksetzen

Zum Schluss setzen wir den Index zurück, sodass Id_haushalt wieder eine normale Spalte und kein Index ist.

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Endergebnis

Wenn alle Schritte kombiniert werden, erhalten Sie das gewünschte DataFrame:

[[Siehe Video, um diesen Text oder Codeausschnitt anzuzeigen]]

Dieses Ergebnis stellt die Daten effektiv abgeflacht dar, was die Analyse und Visualisierung der Altersunterschiede unter Geschwistern je Haushalt erleichtert.

Fazit

Die Umwandlung eines DataFrames in Pandas kann Ihre Möglichkeiten der Datenanalyse erheblich verbessern. Durch das Abflachen des DataFrames basierend auf Haushalt und Kindesalter öffnen Sie die Tür zu tieferen Einblicken in komplexe Datenbestände. Wenn Sie regelmäßig hierarchische Daten analysieren, werden Ihnen diese Techniken helfen, Ihre Data-Science-Fähigkeiten nachhaltig zu steigern. Viel Erfolg beim Programmieren!