python - 如何使用 Pandas 将某些行视为新列

Question

输入数据框格式如下:

df1 = pd.DataFrame(
    {
        "A": ["A0", "A0", "A0", "A3"],
        "B": ["B0", "B1", "B2", "B3"],
        "C": ["C0", "C1", "C2", "C3"],
        "D": ["D0", "D1", "D2", "D3"],
    },
    index=[0, 1, 2, 3])

我想以某种方式转换此表，如果列 A 中有多行具有相似值，则多余的行将成为新列。预期的表格是:

df2 = pd.DataFrame(
    {
        "A": ["A0",  "A3"],
        "B": ["B0",  "B3"],
        "C": ["C0",  "C3"],
        "D": ["D0",   "D3"],
        "new_B": ["B1",   "NaN"],
        "new_C": ["C1",   "NaN"],
        "new_D": ["D1", "NaN"],
        "new_B_2": ["B2",   "NaN"],
        "new_C_2": ["C2",   "NaN"],
        "new_D_2": ["D2","NaN"],
    },
    index=[0, 1])

A 列中的唯一值最多可重复 5 次。

Answer 1

您可以使用 .cumcount为每列 A 组创建顺序计数器，然后将此计数器与列 A 一起设置为 MultiIndex，然后是 .stack + .unstack reshape，最后使用列表推导展平列:

df2 = df1.set_index([df1.groupby('A').cumcount(), 'A']).stack().unstack([-1, 0])
df2.columns = [x if y == 0 else f'{x}_{y}' for x, y in df2]

如果列的顺序和格式无关紧要，则上述代码的简化版本:

df2 = df1.set_index([df1.groupby('A').cumcount().astype(str), 'A']).unstack(0)
df2.columns = df2.columns.map('_'.join)

---

     B   C   D  B_1  C_1  D_1  B_2  C_2  D_2
A                                           
A0  B0  C0  D0   B1   C1   D1   B2   C2   D2
A3  B3  C3  D3  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN