python - python pandas重塑数据框

我有一个包含两列的数据框：id1和id2。

df = pd.DataFrame({'id1': list('ABCBAC'), 'id2': [12,13,12,11,13,13]})
print(df)

id1     id2
A       123
B       13
C       12
B       11
A       13
C       132

我想重塑它的形状（使用，groupby还是pivot？）以获得以下内容：

id1      id2-1    id2-2
A        123       13
B        13        11
C        12        132

请注意，每个id1正好有两行，但是id2的值却很多（因此，我宁愿不做一键式矢量编码）。

如果可以按字典顺序对输出进行排序，则有一个优先选择：

id1      id2-1    id2-2
A        13       123
B        11       13
C        12       132

即对于每行id2-1和id2-2中的值进行排序（请参阅与id1 == 'B'对应的行）。

最佳答案

计划


我们想要创建一个索引，使每个连续的时间我们都能看到'id1'中的值。为此，我们将groupby('id1')然后使用cumcount()给我们该新索引。
然后，将索引设置为带有pd.MultiIndex的set_index
使用pd.MultiIndex设置为unstack
最后，我们使用一些棘手的映射来重命名列

d = df.set_index(['id1', df.groupby('id1').cumcount() + 1]).unstack()
d.columns = d.columns.to_series().map('{0[0]}-{0[1]}'.format)

print(d)

     id2-1  id2-2
id1
A       12     13
B       13     11
C       12     13

关于python - python pandas重塑数据框，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/43355147/