如何部分 pivot pandas 中的表

Question

我不确定“pivot”是否是正确的术语，但我有类似的东西

ID	类型	日期
123	一个	2020 年 1 月 2 日
123	乙	2020 年 1 月 7 日
123	C	2020 年 1 月 14 日
456	一个	5-18-2019
456	乙	2019 年 5 月 30 日
789	一个	2021 年 8 月 7 日
789	乙	2021 年 8 月 16 日
789	C	2021 年 8 月 23 日
789	D	2021 年 8 月 30 日

我想把它变成这样的东西：

ID	type_1	日期_1	类型_2	日期_2
123	一个	2020 年 1 月 2 日	乙	2020 年 1 月 7 日
123	乙	2020 年 1 月 7 日	C	2020 年 1 月 14 日
456	一个	5-18-2019	乙	2019 年 5 月 30 日
789	一个	2021 年 8 月 7 日	乙	2021 年 8 月 16 日
789	乙	2021 年 8 月 16 日	C	2021 年 8 月 23 日
789	C	2021 年 8 月 23 日	D	2021 年 8 月 30 日

这样它们的类型是成对的，并且每一行都有两种类型和日期。

Answer 1

尝试这个：

new_df = pd.concat([
    df.groupby('ID').apply(lambda g: g.head(g.shape[0] - 1)).reset_index(drop=True),
    df.groupby('ID').apply(lambda g: g.tail(g.shape[0] - 1)).reset_index(drop=True).drop('ID', axis=1)
], axis=1)

Output：

>>> new_df
    ID type       date type       date
0  123    A   1-2-2020    B   1-7-2020
1  123    B   1-7-2020    C  1-14-2020
2  456    A  5-18-2019    B  5-30-2019
3  789    A   8-7-2021    B  8-16-2021
4  789    B  8-16-2021    C  8-23-2021
5  789    C  8-23-2021    D  8-30-2021

更紧凑的版本：

new_df = pd.concat([df.groupby('ID').apply(lambda g:g.head(g.shape[0]-1)).reset_index(drop=True),df.groupby('ID').apply(lambda g:g.tail(g.shape[0]-1)).reset_index(drop=True).drop('ID', axis=1)],axis=1)