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这是一个创建于 3184 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

我现在有个 DateFrame
index song_id action_type ds
0 f87ff481d85d2f95335ab602f38a7655 1 20150315
1 f87ff481d85d2f95335ab602f38a7655 2 20150315
2 f87ff481d85d2f95335ab602f38a7655 1 20150315
3 f87ff481d85d2f95335ab602f38a7655 3 20150316
4 096e604f7b152fad0246ae731ed8ca73 1 20150315
5 096e604f7b152fad0246ae731ed8ca73 1 20150315
6 096e604f7b152fad0246ae731ed8ca73 2 20150315
7 096e604f7b152fad0246ae731ed8ca73 1 20150316
8 096e604f7b152fad0246ae731ed8ca73 2 20150316
9 096e604f7b152fad0246ae731ed8ca73 1 20150316

怎样才能让他变成
song_id 20150315 20150316
f87ff481d85d2f95335ab602f38a7655 [1:2,2:1,3:0] [1:0,2:0,3:1]
096e604f7b152fad0246ae731ed8ca73 [1:2,2:1,3:0] [1:2,2:1,3:0]

这样的呢？
提前感谢大家。

7 条回复 • 2016-04-03 13:07:32 +08:00

1

JamesRuan

2016-03-31 18:25:09 +08:00

这不是反范式的吗？现在转换麻烦，日后要提取也麻烦。

2

KIDJourney

OP

2016-03-31 19:41:06 +08:00

@JamesRuan
感谢回复。
我需要一个以 data series 为 columns 的训练集，感觉这样组织比较好。。。
有什么更好的组织方式吗？

3

timeship

2016-03-31 19:44:57 +08:00

银古桑

4

JamesRuan

2016-03-31 22:44:23 +08:00

1

@KIDJourney
拆表啊，现在这个表是多对多的关系，你拆成多对一的关系用就好了。

5

ruoyu0088

2016-04-01 19:33:35 +08:00

1

df.groupby(["song_id", "ds", "action_type"]).action_type.count().unstack().fillna(0).astype(int)

6

KIDJourney

OP

2016-04-03 10:52:18 +08:00

@JamesRuan

手动拆写完了，但是写起来又乱又麻烦。。。
我想知道有没有属于 df 的优雅一点的处理方法。

7

KIDJourney

OP

2016-04-03 13:07:32 +08:00

@ruoyu0088 十分感谢！

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