Python:重新组织数据框，其中一列中出现重复的值。

Question

我有一个如下所示的数据框:

     Instrument                  Date  Total Return
0  KYG2615B1014  2017-11-29T00:00:00Z      0.000000
1  KYG2615B1014  2017-11-28T00:00:00Z    -10.679612
2  KYG2615B1014  2017-11-27T00:00:00Z     -8.035714
3  JP3843250006  2017-11-29T00:00:00Z      0.348086
4  JP3843250006  2017-11-28T00:00:00Z      0.349301
5  JP3843250006  2017-11-27T00:00:00Z      0.200000

鉴于该数据框，我想让它看起来像这样:

              11/27/2017  11/28/2017  11/29/2017
KYG2615B1014   -8.035714  -10.679612    0.000000
JP3843250006    0.200000    0.349301    0.348086

基本上我想要的是将每个日期作为一个新列，并在该列内放置相应的值。我不会说“过滤”或“删除”重复项，我会说这更像是重新排列。

这两个数据帧都是由我生成的，但问题是要获取这些数据，我必须调用 API。在第一个数据框中，我仅进行一次调用并提取所有这些数据，而在另一个数据框中，我每个日期进行一次调用。因此，第一个比第二个更有效，并且认为这是正确的选择，但我陷入了将数据帧重新组织为我需要的部分。

我想创建一个空数据框，然后通过在“仪器”列中选择重复元素的索引来填充它，使用这些索引从“总返回”列中获取元素，然后将来自该 block 的元素放入相应的数据，但我不知道该怎么做。

如果有人可以帮助我，我会很高兴知道。

不确定目前是否有用，但这就是我在第二个版本中生成数据框(在填充之前)的方式:

import pandas as pd
import datetime

#Getting a list of dates
start=datetime.date(2017,11,27)
end=datetime.date.today() - datetime.timedelta(days=1)
row_dates=[x.strftime('%m/%d/%Y') for x in pd.bdate_range(start,end).tolist()]
#getting identifiers to be used on Eikon
csv_data=pd.read_csv('171128.csv', header=None)
identifiers=csv_data[0].tolist()
df=pd.DataFrame(index=identifiers, columns=row_dates)

Answer 1

您可以使用pd.crosstab:

pd.crosstab(df.Instrument, df['Date'],values=df['Total Return'], aggfunc='mean')

输出:

Date          2017-11-27T00:00:00Z  2017-11-28T00:00:00Z  2017-11-29T00:00:00Z
Instrument                                                                    
JP3843250006              0.200000              0.349301              0.348086
KYG2615B1014             -8.035714            -10.679612              0.000000