python - 在删除附加列的同时旋转 Pandas 数据框

Question

类似于documentation example ，我想旋转以下数据框:

  foo extra bar  baz
0 one     x   A    1
1 one     x   B    2
2 one     x   C    3
3 two     y   A    4
4 two     y   B    5
5 two     y   C    6

结果应该是

     extra A  B  C

one      x 1  2  3
two      y 4  5  6

这可以用比

更短的方式完成吗？

• 在旋转之前拆分额外的列
• 单独去重
• 将其合并回透视数据？

(我希望 pivot 命令能够做到这一点，但我的尝试失败了。)

下面是数据框的代码:

df = pd.DataFrame({'foo': ['one','one','one','two','two','two'],
                   'extra': ['x','x','x','y','y','y'],
                   'bar': ['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C'],
                   'baz': [1, 2, 3, 4, 5, 6]})

Answer 1

你可以使用pivot_table，pivot只接受一列作为索引，列和值 而 pivot_table 可以接受多列:

df.pivot_table('baz', ['foo', 'extra'], 'bar').reset_index()

#bar    foo extra   A   B   C
#  0    one     x   1   2   3
#  1    two     y   4   5   6