python - Pandas -分组后将列转换为新行

我有一个 Pandas 数据框。我需要将某些列转换为行。对于每3行，该数据帧在前两列中具有相同的数据。因此，正如您在预期数据框中看到的那样，我还需要6列。
我有以下数据框:

shopCode    Product   Code  Score
    111      Apple    123    0.70
    111      Apple    456    0.75
    111      Apple    789    0.80
    222      Orange   142    0.66
    222      Orange   136    0.83
    222      Orange   623    0.76

我期望的数据帧是:

shopCode  Product   Code1 Code2 Code3 Score1 Score2 Score3
  111      Apple     123   456   789   0.70   0.75   0.80
  222      Orange    142   136   623   0.66   0.83   0.76

我尝试使用df.pivot(index=['shopCode', 'Product'], columns=['Code1', 'Code2', 'Code3', 'Score1', 'Score2', 'Score3'], values=['Code', 'Score'])但这是行不通的。

最佳答案

我们使用pivot_table

df=pd.pivot_table(df,index=['shopCode','Product'],columns=df.groupby(['shopCode','Product']).cumcount().add(1),values=['Code','Score'],aggfunc='sum')
df.columns=df.columns.map('{0[0]}{0[1]}'.format)
df
Out[112]:
                  Code1  Code2  Code3  Score1  Score2  Score3
shopCode Product
111      Apple      123    456    789    0.70    0.75    0.80
222      Orange     142    136    623    0.66    0.83    0.76

reset_index之后

df.reset_index()
Out[113]:
   shopCode Product  Code1  Code2  Code3  Score1  Score2  Score3
0       111   Apple    123    456    789    0.70    0.75    0.80
1       222  Orange    142    136    623    0.66    0.83    0.76