python - 具有多个 groupby 的 pandas pivot 数据框

Question

我有一个带有如下数据的 pandas 数据框:

df:

     item   day         time      data  
0   item_0  2012-12-02  00:00:01  0.81  
1   item_0  2012-12-02  00:00:02  0.07
2   item_0  2012-12-03  00:00:00  0.84  
3   item_1  2012-12-02  00:00:01  0.47

item+day+time的组合是唯一的

我正在尝试转换为:

     item   day         time_0    time_1   time_2  
0   item_0  2012-12-02  NaN       0.81     0.07
1   item_0  2012-12-03  0.84      NaN      NaN  
2   item_1  2012-12-02  NaN       0.47     ... 

我试过了:

df_stage_1 = df.groupby(['item','day']).apply(lambda x: x['time'].tolist()).reset_index()

上面的代码生成了一个列表，但时间从 00:00:00 开始没有对齐 - 我可以检查列表并添加和跟踪索引(因此可以将 Nan 添加到这些索引处的值列表)

df_stage_1 = pd.DataFrame(df_stage_1.tolist(), )

上面的代码给了我一个(未对齐的)时间值的数据框，我可以对齐(见上文)并附加到上面步骤中创建的数据框，但我无法弄清楚如何在正确的时间对齐列中获取数据框的值

Answer 1

您可以使用 pd.pivot_table :

res = df.pivot_table(index=['item', 'day'], columns='time',
                     values='data', aggfunc='first').reset_index()

print(res)

time    item         day  00:00:00  00:00:01  00:00:02
0     item_0  2012-12-02       NaN      0.81      0.07
1     item_0  2012-12-03      0.84       NaN       NaN
2     item_1  2012-12-02       NaN      0.47       NaN