python - Pandas groupby : *full* join result of groupwise operation on original index

Question

考虑这个df:

import pandas as pd, numpy as np

df = pd.DataFrame.from_dict({'id': ['A', 'B', 'A', 'C', 'D', 'B', 'C'],
                            'val': [1,2,-3,1,5,6,-2], 
                            'stuff':['12','23232','13','1234','3235','3236','732323']})

问题:如何生成一个表，其中的列数与 unique id ({A, B, C}) 和 与 df 一样多的行，例如对于对应于 id==A 的列，值为:

1,
np.nan,
-2,
np.nan,
np.nan,
np.nan,
np.nan

(这是 df.groupby('id')['val'].cumsum() 加入 df 索引的结果)。

Answer 1

UMMM 枢轴

pd.pivot(df.index,df.id,df.val).cumsum()
Out[33]: 
id    A    B    C    D
0   1.0  NaN  NaN  NaN
1   NaN  2.0  NaN  NaN
2  -2.0  NaN  NaN  NaN
3   NaN  NaN  1.0  NaN
4   NaN  NaN  NaN  5.0
5   NaN  8.0  NaN  NaN
6   NaN  NaN -1.0  NaN