Python Dataframe：基于另一列创建列

Question

我有一个数据框，其中有一列（此处为“A”列）的重复值，我想转换此数据框，以便根据“A”列的值形成新列。例子df = pd.DataFrame({'A':range(4)*3, 'B':range(12),'C':range(12,24)})df    A   B   C0   0   0  121   1   1  132   2   2  143   3   3  154   0   4  165   1   5  176   2   6  187   3   7  198   0   8  209   1   9  2110  2  10  2211  3  11  23请注意，“A”列的值重复了 3 次。现在我想要最简单的解决方案，将其转换为具有此配置的另一个数据帧（请忽略列的命名，它仅用于描述目的，它们可以是任何东西）：        B               C    A0  A1  A2  A3  A0  A1  A2  A30   0   1   2   3   12  13  14  151   4   5   6   7   16  17  18  192   8   9   10  11  20  21  22  23

Answer 1

这是一个pivot问题，所以使用

df.assign(idx=df.groupby('A').cumcount()).pivot('idx', 'A', ['B', 'C'])

     B              C            

A    0  1   2   3   0   1   2   3

idx                              

0    0  1   2   3  12  13  14  15

1    4  5   6   7  16  17  18  19

2    8  9  10  11  20  21  22  23

如果标题很重要，您可以使用MultiIndex.set_levels来修复它们。

u = df.assign(idx=df.groupby('A').cumcount()).pivot('idx', 'A', ['B', 'C'])

u.columns = u.columns.set_levels(

    ['A' + u.columns.levels[1].astype(str)], level=[1])

u

     B              C            

A   A0 A1  A2  A3  A0  A1  A2  A3

idx                              

0    0  1   2   3  12  13  14  15

1    4  5   6   7  16  17  18  19

2    8  9  10  11  20  21  22  23

Answer 2

您可能需要assigngroup help key by cumcount，然后执行unstack

yourdf=df.assign(D=df.groupby('A').cumcount(),A='A'+df.A.astype(str)).set_index(['D','A']).unstack()

   B              C            

A A0 A1  A2  A3  A0  A1  A2  A3

D                              

0  0  1   2   3  12  13  14  15

1  4  5   6   7  16  17  18  19

2  8  9  10  11  20  21  22  23