Python - 重塑、旋转、拆叠 - 多索引

Question

我在下面有一个数据框，我正在尝试重塑它。我已经查看了如何执行此操作，但是我得到了多个答案，并且在尝试将错误作为具有重复索引来实现时，或者我只会得到 1 个宽行数据框。我一直在尝试的选项是 unstack、pivot 和 ravel。在不迭代行的情况下重塑形状的最好和最简单的方法是什么，我知道我可以解决这个问题，但我也知道有更好的方法。

为了清楚起见，我提供了一个屏幕截图，展示了我所拥有的以及我正在尝试做的事情：

这是我所拥有的（但有数千行）

我正在尝试将具有相同客户、周和类型的行移动到 1 行中：

看起来像这样：

编辑：如下所述，只是数据集的一个快速样本。我应该从一开始就提供。

import pandas as pd

d = {'Customer': ['Store_A']*12,
 'Class': ['1A','1A','2B','2B','3C','3C']*2,
 'Week':['08/19/2018','08/26/2018']*6, 
 'Type':['Food']*6 + ['Beverage']*6, 
 'Value': [None,None,1,1.5,1.1,1.2,None,None,0.96,0.70,0.96,0.96]}

test_df = pd.DataFrame(data=d)

Answer 1

您可以避免在 pandas 中出现重复的列名，因此我建议为其添加计数器：

g = test_df.groupby(['Customer','Week', 'Type']).cumcount().astype(str)

df = test_df.set_index(['Customer','Week', 'Type', g]).unstack().sort_index(axis=1, level=1)
df.columns = df.columns.map('_'.join)

df = df.reset_index()
print (df)
  Customer        Week      Type Class_0  Value_0 Class_1  Value_1 Class_2  \
0  Store_A  08/19/2018  Beverage      1A      NaN      2B     0.96      3C   
1  Store_A  08/19/2018      Food      1A      NaN      2B     1.00      3C   
2  Store_A  08/26/2018  Beverage      1A      NaN      2B     0.70      3C   
3  Store_A  08/26/2018      Food      1A      NaN      2B     1.50      3C   

   Value_2  
0     0.96  
1     1.10  
2     0.96  
3     1.20

Python - 重塑、旋转、拆叠 - 多索引

Python - reshape, pivot, unstack - multiindex

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reshape

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