python - 根据 Pandas 中唯一行值的数量添加新列

Question

我有一个结构如下的数据框:

ID | Name | Role  
1 | John | Owner
1 | Bob | Driver
2 | Jake | Owner
2 | Tom | Driver
2 | Sally | Owner
3 | Mary | Owner
3 | Sue | Driver

我想对 Role 列进行透视并将 Name 列作为值，但是由于某些 ID(在本例中为索引)在所有者角色中有多个人，而有些则没有，因此 pivot_table 函数没有工作。有没有办法为特定 ID 可能具有的每个额外所有者创建一个新列。有些可能有 2、3、4 个以上的所有者。谢谢!

示例输出如下:

ID | Owner_1 | Owner_2 | Driver
1 | John | NaN | Bob 
2 | Jake | Sally | Tom 
3 | Mary | NaN | Sue 

这是我尝试过的:

pd.pivot_table(df,values='Name',index='ID',columns='Role')

DataError: No numeric types to aggregate

Answer 1

您可以使用 cumcount 为每个 ID 中的重复项目创建附加键，然后我们可以简单地使用 pivot

df.Role=df.Role+'_'+df.groupby(['ID','Role']).cumcount().add(1).astype(str)
df.pivot('ID','Role','Name')
Out[432]: 
Role Driver_1 Owner_1 Owner_2
ID                           
1         Bob    John    None
2         Tom    Jake   Sally
3         Sue    Mary    None