Pandas groupby 以创建新数据框并将值作为列

Question

我想按 Python 中的日期将数据重塑为数据框。

必填：

有Pandas功能吗？

Answer 1

一种方法是对从键列中的唯一值派生的序列使用 pandas.concat。

这是一个最小的例子。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'Col1': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C'],
                   'Col2': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]})

res = pd.concat({k: df.loc[df['Col1']==k, 'Col2'].reset_index(drop=True)
                 for k in df['Col1'].unique()}, axis=1)

print(res)

   A    B  C
0  1  4.0  6
1  2  5.0  7
2  3  NaN  8

Answer 2

使用 cumcount 创建额外的密钥，然后我们做 pivot ，数据来自 jpp

df.assign(key=df.groupby('Col1').cumcount()).pivot('key','Col1','Col2')
Out[29]: 
Col1    A    B    C
key                
0     1.0  4.0  6.0
1     2.0  5.0  7.0
2     3.0  NaN  8.0

Pandas groupby 以创建新数据框并将值作为列

Pandas groupby to create new dataframe with values as columns

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