熊貓重新排序數據

Question

這可能是一個簡單的使用樞軸，但由於我沒有添加數字（每行都是唯一的），我應該如何去做這件事？

輸入：

 Col1 Col2 Col3 
0 123.0 33.0 ABC 
1 345.0 39.0 ABC 
2 567.0 100.0 ABC 
3 123.0 82.0 PQR 
4 345.0 10.0 PQR 
5 789.0 38.0 PQR 
6 890.0 97.0 XYZ 
7 345.0 96.0 XYZ 

輸出：

 Col1 ABC PQR XYZ 
0 123.0 33.0 82.0 NaN 
1 345.0 39.0 10.0 96.0 
2 567.0 100.0 NaN NaN 
3 789.0 NaN 38.0 NaN 
4 890.0 NaN NaN 97.0 

而且我可以得到數據幀格式，此輸出則請？非常感謝您的關注！

Answer 1

您可以使用pivot：

print (df.pivot(index='Col1', columns='Col3', values='Col2')) 
Col3  ABC PQR XYZ 
Col1      
123.0 33.0 82.0 NaN 
345.0 39.0 10.0 96.0 
567.0 100.0 NaN NaN 
789.0 NaN 38.0 NaN 
890.0 NaN NaN 97.0 

另一種解決方案與set_index和unstack：通過評論

print (df.set_index(['Col1','Col3'])['Col2'].unstack()) 
Col3  ABC PQR XYZ 
Col1      
123.0 33.0 82.0 NaN 
345.0 39.0 10.0 96.0 
567.0 100.0 NaN NaN 
789.0 NaN 38.0 NaN 
890.0 NaN NaN 97.0 

---

編輯：

需要pivot_table：

print (df.pivot_table(index='Col1', columns='Col3', values='Col2')) 
Col3  ABC PQR XYZ 
Col1      
123.0 33.0 82.0 NaN 
345.0 39.0 10.0 96.0 
567.0 100.0 NaN NaN 
789.0 NaN 38.0 NaN 
890.0 NaN NaN 97.0 

與groupby另一種更快的解決方案，聚集mean（默認情況下pivot_table aggreagate mean也），轉換成Series由DataFrame.squeeze和最後unstack：

print (df.groupby(['Col1','Col3']).mean().squeeze().unstack()) 
Col3  ABC PQR XYZ 
Col1      
123.0 33.0 82.0 NaN 
345.0 39.0 10.0 96.0 
567.0 100.0 NaN NaN 
789.0 NaN 38.0 NaN 
890.0 NaN NaN 97.0