python - 在 Pandas 中，如何根据另一列的值拆分一列？

Question

我想从这个数据框结构开始:

df = pd.DataFrame({'col1':['a','a','b','b','c','c'],
               'col2':['str_a1','str_a2','str_b1','str_b2','str_c1','str_c2']})

df

这个

df2 = pd.DataFrame({'col1_1':['a','b','c'],
                'col2_1':['str_a1','str_b1','str_c1'],
                'col2_2':['str_a2','str_b2','str_c2']})
df2

有没有办法在 pandas 中实现这一点？

Answer 1

使用、assign 和pivot 以及add_prefix

s = df.groupby('col1').cumcount().add(1)
df_out =  (df.assign(n=s).pivot('col1', 'n', 'col2').add_prefix('col2_')
             .reset_index())

Out[32]:
n col1  col2_1  col2_2
0    a  str_a1  str_a2
1    b  str_b1  str_b2
2    c  str_c1  str_c2

---

或者set_index和pivot和T

s = df.groupby('col1').cumcount().add(1)
df_out = (df.set_index(s).pivot(columns='col1', values='col2')
            .rename(lambda x: f'col2_{x}').T.reset_index())

Out[75]:
  col1  col2_1  col2_2
0    a  str_a1  str_a2
1    b  str_b1  str_b2
2    c  str_c1  str_c2