python - Dataframe set_index 产生重复的索引值而不是进行分层分组

Question

我有一个看起来像这样的数据框(索引未显示)

Time   Letter   Type    Value
    0    A       x       10
    0    B       y       20
    1    A       y       30
    1    B       x       40
    3    C       x       50

我想生成一个如下所示的数据框:

Time    Letter   TypeX    TypeY
  0        A      10       20
  0        B               20
  1        A               30
  1        B      40       
  3        C      50         

为此，我决定首先创建一个具有多个索引、时间、字母的表，然后取消堆叠最后一个索引类型。

假设我的原始数据框名为 my_table:

my_table.reset_index().set_index(['Time', 'Letter']) 并没有将其分组，以便在每个时间索引下，字母都有类型 X 和类型 Y，它们似乎已排序(添加更多条目来证明一点):

Time(i) Letter(i)   Type    Value
    0    A       x       10
         D       x       25
         H       x       15
         G       x       33
    1    B       x       40
         G       x       10
    3    C       x       50
    0    B       y       20
         H       y       10
    1    A       y       30

为什么会发生这种情况？我期望的结果是这样的:

Time   Letter   Type    Value
    0    A       x       10
                 y       30
         B       y       20
         H       x       15
                 y       10
         D       x       25
         G       x       33
    1    B       x       40
         G       x       10
    3    C       x       50

当我将 Type 设置为索引之一时，会发生相同的行为，它只是作为索引变为粗体。

如何使用 Time 和 Letter 成功对列进行分组，以使 X 和 Y 与这些列匹配，以便我可以成功使用 unstack？

Answer 1

您还需要将 type 设置为索引

df.set_index(['Time','Letter','Type']).Value.unstack(fill_value='').reset_index()
Out[178]: 
Type  Time Letter   x   y
0        0      A  10    
1        0      B      20
2        1      A      30
3        1      B  40    
4        3      C  50