Pandas 基于多标签（复合键）将长转宽

Question

我有一个看起来像这样的数据框

df_input = pd.DataFrame({'datatype':['IN','IN','EX','EX','IN','IN','EX','EX'], 'Time': [0,0,0,0,1,1,1,1], 'filetype': ['img','txt','img','txt','img','txt','img','txt']}, index=['PMSN01001','PMSN01001','PMSN01001','PMSN01001','PMSN01001','PMSN01001','PMSN01001','PMSN01001'])

print(df_input)

id          datatype    Time    filetype
PMSN01001   IN        0       img
PMSN01001   IN        0       txt
PMSN01001   EX        0       img
PMSN01001   EX        0       txt
PMSN01001   IN        1       img
PMSN01001   IN        1       txt
PMSN01001   EX        1       img
PMSN01001   EX        1       txt

我想将数据框从长格式重塑为宽格式，如下所示。我在社区中看到过很多解决方案，但很少有处理列名称设置的直观且简单到足以让像我这样的初学者理解的。 我知道我必须以某种方式使用 .Pivot 但我正在努力解决两件事：设置列名的简单方法以及如何设置多索引（复合主键）

一文不值，对于每个id，加上['datatype'、'Time'、'filetype']，最多可以组成8条数据记录（2x2x2）。所以旋转列也应该相应地反映..我认为..

df_output = pd.DataFrame({'datatype_time0':['IN'], 'Time_time0': [0], 'filetype_time0': ['img'],'filetype2_time0':['txt'], 'datatype_time1':['EX'], 'Time_time1':[1],  'filetype_time1': ['img'],'filetype2_time1':['txt']}, index=['PMSN01001'])
df_output
           datatype_time0   Time_time0  filetype_time0  filetype2_time0      datatype_time1 Time_time1  filetype_time1  filetype2_time1
 PMSN01001    IN                 0              img          txt               EX              1                 img              txt

我愿意接受任何重命名列名的方法，只要我能跟踪哪些值属于什么

谢谢

Answer 1

尝试使用 groupby、cumcount 和 pivot_table：

x = df.groupby(['id', 'datatype']).agg(Time=('Time', 'first'), filetype1=('filetype', 'first'), filetype2=('filetype', 'last'))
x = x.assign(idx=x.groupby(level=0).cumcount() + 1).reset_index().pivot_table(index=['id'], columns='idx', 
                    values=['datatype', 'Time', 'filetype1', 'filetype2'], aggfunc='first')
x = x.sort_index(axis=1, level=1)
x = x.set_axis([f'{x}_{y}' for x,y in x.columns], axis=1).reset_index()

>>> x
          id  Time_1 datatype_1 filetype1_1 filetype2_1  Time_2 datatype_2 filetype1_2 filetype2_2
0  PMSN01001       1         EX         img         txt       0         IN         img         txt
>>>

Pandas 基于多标签（复合键）将长转宽

Pandas convert long to wide based on multi labels(composite keys)

python

pivot

reshape

pandas

pandas-groupby