python - Pandas : Pivot row into column

Question

以下是我的数据的最小示例:

   Id name class_cd class_name
0   1    A     abc1        dog
1   1    A     def2     canine
2   1    A     ghi1       safe
3   2    B     abc1        cat
4   2    B     def2      tabby

可以通过以下方式复制:

df = pd.DataFrame({
    'Id': [1, 1, 1, 2, 2],
    'name':['A', 'A', 'A', 'B', 'B'],
    'class_cd': ['abc1', 'def2', 'ghi1', 'abc1', 'def2'],
    'class_name': ['dog', 'canine', 'safe', 'cat', 'tabby']
})

我希望 class_cd 不同值成为新列，其中值是关联的 class_name，这样结果对于每个 id< 都包含一行.

预期结果:

    Id  name    abc1    def2    ghi1
0   1      A     dog  canine    safe
1   2      B     cat   tabby    

如何使用 Pandas 实现这一目标？

Answer 1

这是 pivot 的工作.

您告诉它要扩展哪些列，以及要在这些新列中放入哪些值。它将使用指定索引中的唯一值来创建结果中的行。

>>> df.pivot(index=['Id','name'], columns='class_cd', values='class_name')
class_cd abc1    def2  ghi1
Id name
1  A      dog  canine  safe
2  B      cat   tabby   NaN

然后，您可以调用reset_index()将多重索引展平为列。

class_cd  Id name abc1    def2  ghi1
0          1    A  dog  canine  safe
1          2    B  cat   tabby   NaN