如何透视聚合系列的结果
How to Pivot the result of an aggregated series
我有一个名为 'results' 的系列，是用
创建的
groupby
2 列 'dt' 和 'vc'，对第三个数字列求和 'numcol'。
结果如下所示：
dt vc
abc ghi 3.2
jkl 44.1
mmm 15.2
xyz def 11.3
hhh 8.2
jjj 4.4
想要做一个数据透视表，我创建了一个数据框：
resultsdf = results.to_frame()
看起来像这样：
numcol
dt vc
abc ghi 3.2
jkl 44.1
[....]
如何转换结果 sdf，使索引为 dt，列为 vc，单元格的值为 numcol？
我无法重置此结构的索引，然后设置为 dt。
您可以直接使用 level=1(vc):
在 results 上调用 unstack
results.unstack(level=1)
或更明确地说：
results.unstack("vc")
我有一个名为 'results' 的系列，是用
创建的groupby
2 列 'dt' 和 'vc'，对第三个数字列求和 'numcol'。
结果如下所示：
dt vc
abc ghi 3.2
jkl 44.1
mmm 15.2
xyz def 11.3
hhh 8.2
jjj 4.4
想要做一个数据透视表，我创建了一个数据框：
resultsdf = results.to_frame()
看起来像这样：
numcol
dt vc
abc ghi 3.2
jkl 44.1
[....]
如何转换结果 sdf，使索引为 dt，列为 vc，单元格的值为 numcol？
我无法重置此结构的索引，然后设置为 dt。
您可以直接使用 level=1(vc):
results 上调用 unstack
results.unstack(level=1)
或更明确地说：
results.unstack("vc")