如何将数据框架中的每个组的行变成列？

Question

我想将每个值从每个组col1，col2，col3中的每个值放入每个列中。如此期望的结果是：

col1  col2  col3   val_1  col4_1  val_2  col4_2
a1    b1     c1     10     dd      15      kk
a2    b2     c2     20     ff      35      mm
a3    b3     c3     9      sd      NA      NA

如何做？是否有任何功能将这些行变成组内的列？

如果大多数组都存在（请参见注释），那么您可以将

first

和

Answer 1

功能与

groupby

语句结合使用。您应该定义自己的

last

函数，该功能将返回组的最后一个元素（例如，如果存在，则是第二个值）。如果它不存在，则意味着组长度等于

1

，它将返回您。

代码：nan输出：

df = pd.DataFrame(
    {"col1": ["a1", "a1", "a2", "a2", "a3"],
     "col2": ["b1", "b1", "b2", "b2", "b3"],  
     "col3": ["c1", "c1", "c2", "c2", "c3"],
     "val": [10, 15, 20, 35, 9],
     "col4": ["dd", "kk", "ff", "mm", "sd"]}
)

last_check = lambda x: pd.NA if len(x) == 1 else x.iloc[-1]

df.groupby(["col1", "col2", "col3"], as_index=False)\
    .agg(val_1=("val", "first"),
         col4_1=("col4", "first"),
         val_2=("val", last_check),
         col4_2=("col4", last_check))

这里是另一个剥夺：

col1  col2  col3  val_1  col4_1  val_2  col4_2          
a1    b1    c1    10     dd      15      kk
a2    b2    c2    20     ff      35      mm
a3    b3    c3    9      sd      <NA>   <NA>

它在前三列中还可以与多个重复项一起使用作为奖励

Answer 2

对于任何数量的组，这可能是一个更干净的解决方案：

https：//stackoverflow.com/a/47849462/29951167

，但是，由于Col4不是数字，因此需要像这样修改：

Answer 3

cols = ['col1','col2','col3']

res = df.assign(num=df.groupby(cols).cumcount()+1).pivot(index=cols,columns='num')
res.columns = [f'{x}_{y}' for x,y in res.columns]

print(res)
'''
                val_1  val_2 col4_1 col4_2
col1 col2 col3                            
a1   b1   c1     10.0   15.0     dd     kk
a2   b2   c2     20.0   35.0     ff     mm
a3   b3   c3      9.0    NaN     sd    NaN