python - 如何在Pandas数据透视表中获取交替值列？

我想从Pandas DataFrame生成一个报告，该报告使用交替的值列而不是交替的主列。例如，给出以下代码：

import pandas as pd
data = [('a1', 'b1', 1, 2),
        ('a1', 'b2', 3, 4),
        ('a1', 'b3', 5, 6),
        ('a2', 'b1', 7, 8),
        ('a2', 'b2', 9, 10),
        ('a2', 'b3', 11, 12)]

df = pd.DataFrame(data, columns=['A', 'B', 'X', 'Y'])
print(pd.pivot_table(df, index='A', columns=['B']))

我得到以下输出：

    X         Y
B  b1 b2  b3 b1  b2  b3
A
a1  1  3   5  2   4   6
a2  7  9  11  8  10  12

但是，我更喜欢这样的事情：

B  b1    b2      b3
    X  Y  X   Y   X  Y
A
a1  1  2  3   4   5   6
a2  7  8  9  10  11  12

有什么合理的方法可以做到这一点吗？

最佳答案

首先要做的是交换MultiIndex数据帧上的级别。然后，您必须对其进行排序。

In [1]: pd.pivot_table(df, index='A', columns=['B']).swaplevel(axis=1).sort_index(axis=1)
Out[1]:
B  b1    b2      b3
     X  Y  X   Y   X   Y
A
a1  1  2  3   4   5   6
a2  7  8  9  10  11  12

关于python - 如何在Pandas数据透视表中获取交替值列？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/46496836/