熊貓將groupby值轉換為列名

Question

我有一個pandas表，其中有很多行與貸款到期年（在任何給定年份可以有多個貸款），貸款概念和貸款類型（固定利率/浮動利率）相關。

我想將公司的債務塔提取到如下數據框表中：

年，固定利率，浮動利率
2018年，給定年份的sumofallfixed貸款，sumofallfloatloans。

到期年份類型名義（MM）
0 2020固定600.0
1 2021固定750.0
2 2021年浮動250.0
3 2025固定700.0

轉換成
年份，固定，浮動
2020，600，0
2021、750、250
2025 700，0

我該如何用熊貓呢？

非常感謝，托尼

Answer 1

似乎您需要groupby和聚合sum ，最后通過unstack重塑：

df = df.groupby(['Year', 'LoanType'])['loan notional'].sum().unstack()

Answer 2

通過使用pd.crosstab ， pivot也可以實現這一點:-)

pd.crosstab(index =df['MaturityYear'],columns =df['Type'],values =df['Notional'],aggfunc=np.sum).fillna(0)
Out[877]: 
Type          FIXED  FLOATING
MaturityYear                 
2020          600.0       0.0
2021          750.0     250.0
2025          700.0       0.0

Answer 3

這是一個關鍵的解決方案，即

df.pivot(index='Year',columns='Type',values='Notional(MM)').fillna(0)

Type  FIXED  FLOATING
Year                 
2020  600.0       0.0
2021  750.0     250.0
2025  700.0       0.0

如果需要總和，即

df.pivot_table(index='Year',columns='Type',values='Notional(MM)',aggfunc='sum').fillna(0)