python Pandas : Create New Columns For Each Instance of A Particular Column Value

Question

我有这样一个数据框

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RecID| A  |B
----------------
1    |Dog | x 
2    |Dog | y 
3    |Dog | z
4    |Cat | a 
5    |Cat | b 

想知道有没有办法把它改造成这样:

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RecID| A |B_1|B_2|B_3|
-----------------------------
1    |Dog| x | y | z |
2    |Cat| a | b | NA| 

基本上为 B 的每个可能值创建新列，这些值按 A 的特定值分组，并在需要时用 NA 填充。

Answer 1

一种方式是

In [294]: (df.groupby('A', sort=False).B.apply(list)
             .apply(pd.Series).add_prefix('B_').reset_index())
Out[294]:
     A B_0 B_1  B_2
0  Dog   x   y    z
1  Cat   a   b  NaN

或者，

In [320]: (df.groupby('A', sort=False).B.apply(lambda x: pd.Series(x.values))
             .unstack().rename(columns=lambda x: 'B_{}'.format(int(x)+1))
             .reset_index())
Out[320]:
     A B_1 B_2   B_3
0  Dog   x   y     z
1  Cat   a   b  None