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불완전하게 구성된 SQL 테이블에서 가져온 데이터 프레임이 있습니다. 그 표는 모든 채널에 대해 고유 한 행이 내가 파이썬 dataframe에 그 정보를 추출하고, 추가 처리를 할 의도지만, 지금은 단지 더 사용할 수있는 형식python, pandas, dataframe, rows to columns
샘플 입력에 그것을 얻을 할 수 있습니다
C = pd.DataFrame()
A = np.array([datetime.datetime(2016,8,8,0,0,1,1000),45,'foo1',1])
B = pd.DataFrame(A.reshape(1,4),columns = ['date','chNum','chNam','value'])
C = C.append(B)
A = np.array([datetime.datetime(2016,8,8,0,0,1,1000),46,'foo2',12.3])
B = pd.DataFrame(A.reshape(1,4),columns = ['date','chNum','chNam','value'])
C = C.append(B)
A = np.array([datetime.datetime(2016,8,8,0,0,2,1000),45,'foo1',10])
B = pd.DataFrame(A.reshape(1,4),columns = ['date','chNum','chNam','value'])
C = C.append(B)
A = np.array([datetime.datetime(2016,8,8,0,0,2,1000),46,'foo2',11.3])
B = pd.DataFrame(A.reshape(1,4),columns = ['date','chNum','chNam','value'])
C = C.append(B)
내가 원하는
date chNum chNam value
0 2016-08-08 00:00:01.001000 45 foo1 1
0 2016-08-08 00:00:01.001000 46 foo2 12.3
0 2016-08-08 00:00:02.001000 45 foo1 10
0 2016-08-08 00:00:02.001000 46 foo2 11.3
생산
date foo1 foo2
2016-08-08 00:00:01.001000 1 12.3
2016-08-08 00:00:02.001000 10 113
해결책이 있습니다 : 데이터 프레임을 통해 각 날짜 루프에 대해 고유 한 날짜 목록을 만들고 각 채널을 풀어서 새 행을 만듭니다. 지루한 (오류가 발생하기 쉬운) 일종의!
