根据Pandas数据框中的另一列重塑列

Question

Date          Sin      Ret
01/01/1990    True    0.03  
01/02/1990    True    0.02
01/01/1990    False   0.01  
01/02/1990    False   0.05  

我想要

Date          Ret1    Ret2
01/01/1990    0.03    0.01
01/02/1990    0.02    0.05

这样我就可以

Date          Ret1-Ret2
01/01/1990    0.02
01/02/1990    -0.03

做这个的最好方式是什么？ 我当时正在考虑将日期和罪过设置为索引，然后将罪恶叠加。 有更容易的方法吗？

Answer 1

这是df.set_index和df.unstack的解决方案：

In [516]: df.set_index(['Date', 'Sin']).unstack(0).diff().iloc[-1]
Out[516]: 
     Date      
Ret  01/01/1990    0.02
     01/02/1990   -0.03
Name: True, dtype: float64

Answer 2

我认为设置索引和堆栈是一个好主意，但是这是使用透视的替代方法：

(df.pivot(index='Date', columns='Sin', values='Ret')
   .rename(columns={True: 'Ret1', False: 'Ret2'}))

Sin         Ret1  Ret2
Date                  
01/01/1990  0.03  0.01
01/02/1990  0.02  0.05

Answer 3

我的解决方案仅针对最终输出。

df.Sin=df.Sin.astype(int).replace({0:-1})
df.Ret=df.Sin.mul(df.Ret)
df.groupby('Date')['Ret'].agg({'Ret1-Ret2':'sum'})
            Ret1-Ret2
Date                 
01/01/1990       0.02
01/02/1990      -0.03