python - Pandas reshape 重复行

Question

我想 reshape 具有重复行的数据框。数据来自重复数据 block 的 csv 文件。

举个例子:

    Name      1st    2nd
0 Value1      a1     b1 
1 Value2      a2     b2 
2 Value3      a3     b3
3 Value1      a4     b4
4 Value2      a5     b5
5 Value3      a6     b6

应 reshape 为:

Name     1st 2nd 3rd 4th
Value1   a1  b1  a4  b4
Value2   a2  b2  a5  b5
Value3   a3  b3  a6  b6

你对如何做到这一点有什么建议吗？我已经看过这个 thread ，但是我看不出如何将这种方法转化为我的问题，其中 groupby 所处理的列的右侧不止一列。

Answer 1

您可以使用 set_index和 stack将两列合二为一，cumcount获取新的列标签，pivot进行 reshape :

# Stack the 1st and 2nd columns, and use cumcount to get the new column labels.
df = df.set_index('Name').stack().reset_index(level=1, drop=True).to_frame()
df['new_col'] = df.groupby(level='Name').cumcount()

# Perform a pivot to get the desired shape.
df = df.pivot(columns='new_col', values=0)

# Formatting.
df = df.reset_index().rename_axis(None, 1)

结果输出:

     Name   0   1   2   3
0  Value1  a1  b1  a4  b4
1  Value2  a2  b2  a5  b5
2  Value3  a3  b3  a6  b6