如何在将 'aggregated' 列分配给新列时对两列进行分组？

Question

我正在使用 Python，我需要在 "R" 列上 "aggregate" 然后 "J"，这样对于每个 R，每一行都是唯一的"J"。

我不想丢失C中的数据，所以我需要为T=1创建新列，命名为C1 for T=2，命名为C2 for T=2，命名为C2 for T=3，写入相应的数据使用 T 从 C 到 C1、C2 或 C3。

所以我需要从：

#______________            _______________________________
#| R  J  T  C |           |# R  J  C(T=1)  C(T=2)  C(T=3)|
#| a  1  1  x |           |# a  1    x        y       z  |
#| a  1  2  y |           |# b  1    w                   |  
#| a  1  3  z |  ----->   |# b  2    v                   | 
#| b  1  1  w |           |# b  3    s                   |
#| b  2  1  v |           |# c  1    t        r          |
#| b  3  1  s |           |# c  2    u                   |
#| c  1  1  t |           |______________________________|
#| c  1  2  r |           
#| c  2  1  u |
#|____________|

data = {'R': ['a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'b', 'c', 'c', 'c'], 
        'J': [1, 1, 1, 1, 2, 3, 1, 1, 2], 
        'T': [1, 2, 3, 1, 1, 1, 1, 2, 1], 
        'C': ['x', 'y', 'z', 'w', 'v', 's', 't', 'r', 'u'] }

df = pd.DataFrame(data=data)

PS。如果有帮助，列 J 和 T 都有一个带有唯一 ID 的额外列。

J_ID = [1,1,1,2,3,4,5,5,6]
T_ID = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]

如有任何帮助，我们将不胜感激。

Answer 1

你可以使用groupby，然后将C列转换为列表，再转换为Series。

(
    df.groupby(['R','J'])
    .apply(lambda x: x.C.tolist()).apply(pd.Series)
    .rename(columns=lambda x: f'C{x+1}')
    .reset_index()
)


    R   J   C1  C2  C3
0   a   1   x   y   z
1   b   1   w   NaN NaN
2   b   2   v   NaN NaN
3   b   3   s   NaN NaN
4   c   1   t   r   NaN
5   c   2   u   NaN NaN

如何在将 'aggregated' 列分配给新列时对两列进行分组？

How to groupby two columns while assigning 'aggregated' columns to new columns?

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