python - Pandas 数据框转换为数据透视表

Question

我有一个如下所示的数据框。我想将其转换为数据透视表格式，其中每一行都有唯一 ID，每个带有类型前缀的分数都有新列。

我在实际数据框中有大约 15 种不同的类型。

df = pd.DataFrame({'ID' : [1,1,2,2,3,3,4,4],
                   'Type':['A','B','A','B','A','B','A','B'],
                   'Score':[0.3,np.nan, 0.2, 0.1, 1.1,np.nan, 2, np.nan]})

期望的输出

<头>

身份证	A_Score	B_Score
1	0.3
2	0.2	0.1
3	1.1
4	2

我在下面尝试过，它几乎可以满足我的需要，但我需要重命名列并在 pandas 数据框中需要它

df2 = df.pivot_table(index=['ID'], columns='Type')

Answer 1

你可以的

out = df.pivot_table(index='ID', columns='Type',values='Score').add_prefix('Score_').reset_index()
Out[355]: 
Type  ID  Score_A  Score_B
0      1      0.3      NaN
1      2      0.2      0.1
2      3      1.1      NaN
3      4      2.0      NaN