python-3.x - Groupby，转置和追加 Pandas ？

Question

我有一个看起来像这样的数据框:

每个用户有 10 条记录。现在，我想创建一个如下所示的数据框:

userid  name1  name2  ... name10

这意味着我需要反转列的每 10 条记录 name并附加到一个新的数据帧。

那么，它是如何做到的呢？有什么办法可以在 Pandas 中做到吗？

Answer 1

groupby('userid') 然后是每个组内的 reset_index 以在组间一致地枚举。然后 unstack 获取列。

df.groupby('userid')['name'].apply(lambda df: df.reset_index(drop=True)).unstack()

示范

df = pd.DataFrame([
        [123, 'abc'],
        [123, 'abc'],
        [456, 'def'],
        [123, 'abc'],
        [123, 'abc'],
        [456, 'def'],
        [456, 'def'],
        [456, 'def'],
    ], columns=['userid', 'name'])

df.sort_values('userid').groupby('userid')['name'].apply(lambda df: df.reset_index(drop=True)).unstack()

如果您不想将 userid 作为索引，请将 reset_index 添加到末尾。

df.sort_values('userid').groupby('userid')['name'].apply(lambda df: df.reset_index(drop=True)).unstack().reset_index()