将某些 pandas dataframe 列值从一列移到另一列，并将旧的 position 替换为 Nan

Question

我有一个像这样的 dataframe：

data = {"Name": ["Jason", "Jason", "Jason", "Jason", "Pat", "Amy", "Amy"]}
df = pd.DataFrame(data)

    Name
0  Jason
1  Jason
2  Jason
3  Jason
4    Pat
5    Amy
6    Amy

我需要它看起来像这样：

    Name Name2 Name3
0  Jason   Nan   Nan
1  Jason   Nan   Nan
2  Jason   Nan   Nan
3  Jason   Nan   Nan
4    Nan   Pat   Nan
5    Nan   Nan   Amy
6    Nan   Nan   Amy

我可以按照我想要的方向手动创建一些东西 go 但不确定如何通过在“名称”列中找到的唯一值的计数来自动创建新列。 我还需要新列中的值位于同一行索引上。 我发现列表也总是会发生变化，所以使用 'unique_names[0]' 并不总是有效。 这是我到目前为止尝试过但卡住的方法。 此外，这只是一列的示例，但实际上会有大约 17 个具有不同值的类似列。 谢谢

unique_names = list(set([p for p in df["Name"]]))
# ['Pat', 'Jason', 'Amy']

count = len(unique_names)    # Trying to fit this somewhere to give it a count to refer to
# 3

for item in df["name"]:
if unique_names[0] == item:
    df["new_name"] = pd.Series(item)


    Name New_name
0  Jason      Pat
1  Jason      NaN
2  Jason      NaN
3  Jason      NaN
4    Pat      NaN
5    Amy      NaN
6    Amy      NaN

Answer 1

我们可以做str.get_dummies然后mul

s=df.Name.str.get_dummies().mul(df.Name,axis=0).replace('',np.nan)
s
Out[54]: 
   Amy  Jason  Pat
0  NaN  Jason  NaN
1  NaN  Jason  NaN
2  NaN  Jason  NaN
3  NaN  Jason  NaN
4  NaN    NaN  Pat
5  Amy    NaN  NaN
6  Amy    NaN  NaN