将数据框从长到宽转换，同时保留值的顺序（dtype datetime）

Question

我有一个称为df的数据df ，看起来与此类似（除了与每个Client ID相关联的“ Visit Date列中的条目数最多为74，并且有数百个唯一的Client IDs Client ID我在这里进行了简化）。

Visit Date  Client ID
2016-05-25  C1009404
2016-06-30  C1009404
2016-07-14  C1009404
2016-07-20  C1009405
2016-08-03  C1009405
2016-08-08  C1009405
2016-08-10  C1009405
2016-08-15  C1009406
2016-08-17  C1009406
2016-08-24  C1009406

我想将其从长到宽转换，如下所示：

Client ID  Visit_1     Visit_2     Visit_3     Visit_4
C1009404   2016-05-25  2016-06-30  2016-07-14
C1009405   2016-07-20  2016-08-03  2016-08-08  2016-08-10
C1009406   2016-08-15  2016-08-17  2016-08-24

我尝试了以下代码：

df_wide = df.groupby(['Client ID'], as_index=False).agg(lambda x: ', '.join(set(x.astype(str))))
df_wide = pd.concat([df_wide[['Client ID','ENROLLED_DT']], df_wide['VISIT_DT'].str.split(',', expand=True)], axis=1)
df_wide = df_wide.rename(columns={0: 'Visit_1', 1: 'Visit_2', 2: 'Visit_3', 3: 'Visit_4'})

它产生所需的结果，但日期不再按顺序排列。 我该怎么做，但要使日期保持顺序，从左到右升序？

Answer 1

您可能需要创建另一个密钥来帮助pivot

df.assign(key=df.groupby('ClientID').cumcount()+1).\
    pivot('ClientID','key','VisitDate').\
      fillna('').\
        add_prefix('Visit_')
Out[152]: 
key           Visit_1     Visit_2     Visit_3     Visit_4
ClientID                                                 
C10094042  2016-05-25  2016-06-30  2016-07-14            
C10094056  2016-07-20  2016-08-03  2016-08-08  2016-08-10
C10094061  2016-08-15  2016-08-17  2016-08-24