python - 将数据框的行 reshape 为列

Question

我想将 Dataframe 列转换为行

A   B   C  D  E   F
--------------------
1   a   x  11  k  9
2   b   y  22  j  10
3   c   z  33  h  11
4   d   p  44  g  12
5   e   q  55  f  13

在上面的示例数据框中，我想转换成

B   D   E   1  2  3  4  5   M1  M2   M3   M4  M5
-------------------------------------------------
a  11   k   x   y  z  p  q  9   10   11   12  13
b  12   j   y  z  p  q      9   10   11   12  13
c  13   h   z  p  q         9   10   11   12  13
d  14   g   p  q            9   10   11   12  13
e  15   f   q               9   10   11   12  13

这里我首先将 A 列的值转换为新数据帧的标题(即新数据帧中的 1,2,3,4,5)。然后我将 C 列中的值排列在 header(1,2,3,4,5) 的值中，然后在数据中创建一个新列 (M1, M2, M3, M4, M5) 并填充值新 DataFarme 的每列中的列 F 值。

我尝试使用数据透视表，然后创建多索引数据框，并且左移和右移我无法执行。所以请帮助我解决这个问题。

New Data Frame image

Answer 1

使用Series.shift如果 pandas 0.24+ 首先使用 fill_value ，然后通过 F 列和 DataFrame.join 创建新的 DataFrame原文:

for i, x in enumerate(df.C):
    df[i+1] = df.C.shift(-i, fill_value='')
    #pandas below
    #df[i+1] = df.C.shift(-i).fillna('') 

df1 = pd.DataFrame([df.pop('F').tolist()], 
                    index=df.index, 
                    columns=[f'M{x+1}' for x in range(len(df))])
df = df.drop('C', axis=1).join(df1)
print (df)
   A  B   D  E  1  2  3  4  5  M1  M2  M3  M4  M5
0  1  a  11  k  x  y  z  p  q   9  10  11  12  13
1  2  b  22  j  y  z  p  q      9  10  11  12  13
2  3  c  33  h  z  p  q         9  10  11  12  13
3  4  d  44  g  p  q            9  10  11  12  13
4  5  e  55  f  q               9  10  11  12  13