如何 pivot 列的值，使用 pandas dataframe 制作新的枚举列

Question

I have a dataframe like:

    id diag  a_date
0    1   d1      55
1    1   d2      88
2    2   d5      22
3    2   d3      44
4    2   d4      88
5    2   d4      89
6    3   d1      11
7    3   d1      13
8    3   d1      15
9    3   d5      27
10   3   d5      28
11   3   d5      29

df = pd.read_clipboard() # copy the above text and run this to set df

And I want to reshape it so that the diag values become enumerated columns with a_date values like:

  id d1_1 d1_2 d1_3 d2_1 d3_1 d4_1 d4_2 d5_1 d5_2 d5_3
0  1   55             88                              
1  2                       44   88   89   22          
2  3   11   13   15                       27   28   29

Answer 1

Here is a posible solution.

df = df.sort_values(by=["id", "diag", "a_date"])
df["enumerate"] = df.groupby(["id", "diag"]).cumcount() + 1
df = df.pivot_table(index="id", columns=["diag", "enumerate"], values="a_date").reset_index()

df.columns = [f"{col[0]}_{col[1]}" for col in df.columns]
df = df.drop(columns=["id_"]).fillna("")
print(df)

---

  d1_1 d1_2 d1_3 d2_1 d3_1 d4_1 d4_2 d5_1 d5_2 d5_3
0   55             88                              
1                       44   88   89   22          
2   11   13   15                       27   28   29

Answer 2

delimiter = '|' _df = df.pivot_table(index=['id'], columns='diag', values=['a_date'], aggfunc=(lambda x: delimiter.join(str(v) for v in x))) _df = _df.droplevel(axis=1, level=0) _df.columns.name = None _df = _df.reset_index() # id d1 d2 d3 d4 d5 # 0 1 55 88 NaN NaN NaN # 1 2 NaN NaN 44 88|89 22 # 2 3 11|13|15 NaN NaN NaN 27|28|29 cols = df.diag.unique().tolist() dfs = [_df.id] for col in cols: _dfX = _df[col].str.split(delimiter, expand=True, regex=False) # regex kwarg pandas>=1.4.0 _dfX.columns = [f'{col}_{c+1}' for c in _dfX.columns] dfs.append(_dfX) df_f = pd.concat(dfs, axis=1).fillna('') # id d1_1 d1_2 d1_3 d2_1 d5_1 d5_2 d5_3 d3_1 d4_1 d4_2 # 0 1 55 88 # 1 2 22 44 88 89 # 2 3 11 13 15 27 28 29