python - 将 3 列 (x, y, result) Python Pandas DataFrame 转换为结果值的 DataFrame，x(唯一)作为行，y(唯一)作为列

Question

我想像这样转换 Python Pandas DataFrame df:

      x  y  result
id                
1  -0.8 -1    0.64
2  -0.8  0   -0.36
3  -0.4 -1    0.16
4  -0.4  0   -0.84
5   0.0 -1    0.00
6   0.0  0   -1.00
7   0.4 -1    0.16
8   0.4  0   -0.84
9   0.8 -1    0.64
10  0.8  0   -0.36

像这样的 DataFrame:

        -1     0
-0.8  0.64 -0.36
-0.4  0.16 -0.84
 0.0     0 -1.00
 0.4  0.16 -0.84
 0.8  0.64 -0.36

我知道如何获得唯一的 x 值:

df["x"].unique()

和独特的 y 值:

df["y"].unique()

但我不知道如何在 DataFrame 中“分配”result 列值。

我更喜欢矢量化解决方案以避免循环。

Answer 1

这是一个pivot 操作，您可以使用.pivot_table :

>>> df.pivot_table(values='result', index='x', columns='y')
y       -1     0
x               
-0.8  0.64 -0.36
-0.4  0.16 -0.84
 0.0  0.00 -1.00
 0.4  0.16 -0.84
 0.8  0.64 -0.36

或.pivot :

>>> df.pivot(index='x', columns='y')['result']
y       -1     0
x               
-0.8  0.64 -0.36
-0.4  0.16 -0.84
 0.0  0.00 -1.00
 0.4  0.16 -0.84
 0.8  0.64 -0.36

或.groupby其次是 .unstack :

>>> df.groupby(['x', 'y'])['result'].aggregate('first').unstack()
y       -1     0
x               
-0.8  0.64 -0.36
-0.4  0.16 -0.84
 0.0  0.00 -1.00
 0.4  0.16 -0.84
 0.8  0.64 -0.36