將3列（x，y，結果）Python Pandas DataFrame轉換為以x（唯一）為行，y（唯一）為列的結果值的數據幀

Question

我想像這樣轉換Python Pandas DataFrame df ：

      x  y  result
id                
1  -0.8 -1    0.64
2  -0.8  0   -0.36
3  -0.4 -1    0.16
4  -0.4  0   -0.84
5   0.0 -1    0.00
6   0.0  0   -1.00
7   0.4 -1    0.16
8   0.4  0   -0.84
9   0.8 -1    0.64
10  0.8  0   -0.36

到這樣的DataFrame：

        -1     0
-0.8  0.64 -0.36
-0.4  0.16 -0.84
 0.0     0 -1.00
 0.4  0.16 -0.84
 0.8  0.64 -0.36

我知道如何獲得唯一的x值：

df["x"].unique()

和唯一的y值，具有：

df["y"].unique()

但我不知道如何在DataFrame中“分配” result列值。

我寧願使用向量化解決方案，以避免for循環。

Answer 1

那是一個樞軸操作，您可以使用.pivot_table ：

>>> df.pivot_table(values='result', index='x', columns='y')
y       -1     0
x               
-0.8  0.64 -0.36
-0.4  0.16 -0.84
 0.0  0.00 -1.00
 0.4  0.16 -0.84
 0.8  0.64 -0.36

或.pivot ：

>>> df.pivot(index='x', columns='y')['result']
y       -1     0
x               
-0.8  0.64 -0.36
-0.4  0.16 -0.84
 0.0  0.00 -1.00
 0.4  0.16 -0.84
 0.8  0.64 -0.36

或.groupby后跟.unstack ：

>>> df.groupby(['x', 'y'])['result'].aggregate('first').unstack()
y       -1     0
x               
-0.8  0.64 -0.36
-0.4  0.16 -0.84
 0.0  0.00 -1.00
 0.4  0.16 -0.84
 0.8  0.64 -0.36