如何确定每个人每次都住在不同城市的地方？

Question

这是我当前正在处理的一小部分数据集。

FirstName  LastName   cities       occupation         time
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Alice      Oumi       Queens       software engineer  1/1/2019
Alice      Oumi       New York     software engineer  12/3/2018
Sam        Charles    Santa Clara  Engineer           2/5/2017
Sam        Charles    Santa Monica Engineer           8/9/2018
Sam        Charles    Santa Clara  Engineer           12/12/2019
Alice      Oumi       New York     software engineer  1/2/2017

如您在上面看到的，同一个人可能生活在同一地方，但时间不同。 我想整理一下该数据集，以了解爱丽丝和萨姆住过哪些地方。 例如，我不需要在纽约有2行爱丽丝居住，而是只需要有一行。 类似于下表

FirstName  LastName   cities         FirstTime    SecondTime
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Alice      Oumi       Queens         1/1/2019     NA
Alice      Oumi       New York       1/2/2017     12/3/2018
Sam        Charles    Santa Clara    2/5/2017     12/12/2019
Sam        Charles    Santa Monica   8/9/2018     NA 

我是python的新手，正在尝试学习。 但是我试图使用iterrows（）进行循环，但是没有用。 有什么可以用来实现此表的？

提前谢谢你

Answer 1

您可以按照以下步骤进行操作：

# number the times a person lived in the same city (with the same occupation)
df['sequence']= df.groupby(['FirstName', 'LastName', 'cities', 'occupation']).cumcount()+1
# now create the "pivot" table
result= df.set_index(['FirstName', 'LastName', 'cities', 'occupation', 'sequence']).unstack()
# rename the columns
result.columns= ['FirstTime', 'SecondTime']

# reset the index (it was just needed for "pivoting"
result.reset_index(inplace=True)

结果看起来像：

Out[483]: 
  FirstName LastName                 cities         occupation  FirstTime  SecondTime
0     Alice     Oumi               New York  software engineer  12/3/2018    1/2/2017
1     Alice     Oumi                 Queens  software engineer   1/1/2019         NaN
2       Sam  Charles            Santa Clara           Engineer   2/5/2017  12/12/2019
3       Sam  Charles  Santa Monica Engineer           8/9/2018       None         NaN