Pandas 交叉表数据框并将新列设置为 True/False/Null 基于它们是否存在以及基于另一列

Question

如标题所述，我想 pivot/crosstab 我的数据框

假设我有一个如下所示的 df:

df = pd.DataFrame({'ID' : [0, 0, 1, 1, 1], 
                   'REV' : [0, 0, 1, 1, 1],
                   'GROUP' : [1, 2, 1, 2, 3],
                   'APPR' : [True, True, NULL, NULL, True})


+----+-----+-------+------+
| ID | REV | GROUP | APPR |
+----+-----+-------+------+
|  0 |   0 |     1 | True |
|  0 |   0 |     2 | True |
|  1 |   1 |     1 | NULL |
|  1 |   1 |     2 | NULL |
|  1 |   1 |     3 | True |
+----+-----+-------+------+

我想做一些旋转，所以 table 的结果看起来像

+----+-----+------+------+-------+
| ID | REV |  1   |  2   |   3   |
+----+-----+------+------+-------+
|  0 |   0 | True | True | False |
|  1 |   1 | NULL | NULL | True  |
+----+-----+------+------+-------+

现在 GROUP 列中的值变成了自己的列。这些列中每一列的值都是 T/F/NULL，仅基于 T/NULL 部分的 APPR。当 ID REV 组合不存在该组时，我希望它为 False。

我之前问过类似的问题，但我不确定如何让这个答案适用于我的新场景：

希望有道理！

Answer 1

你尝试过旋转吗？

pd.pivot(df, index=['ID','REV'], columns=['GROUP'], values='APPR').fillna(False).reset_index()

Pandas 交叉表数据框并将新列设置为 True/False/Null 基于它们是否存在以及基于另一列

Pandas crosstab dataframe and setting the new columns as True/False/Null based on if they existed or not and based on another column

python

pivot-table

crosstab

pandas