大熊貓樞軸數據框與多個groupby

Question

我有一個熊貓數據框，其數據如下：

DF：

     item   day         time      data  
0   item_0  2012-12-02  00:00:01  0.81  
1   item_0  2012-12-02  00:00:02  0.07
2   item_0  2012-12-03  00:00:00  0.84  
3   item_1  2012-12-02  00:00:01  0.47

項目+日期+時間的組合是唯一的

我正在嘗試轉換為：

     item   day         time_0    time_1   time_2  
0   item_0  2012-12-02  NaN       0.81     0.07
1   item_0  2012-12-03  0.84      NaN      NaN  
2   item_1  2012-12-02  NaN       0.47     ... 

我努力了：

df_stage_1 = df.groupby(['item','day']).apply(lambda x: x['time'].tolist()).reset_index()

上面的代碼生成一個列表，但時間從00:00:00開始不對齊-我可以只檢查列表並添加和跟蹤索引（因此可以在這些索引處將Nan添加到值列表中）

df_stage_1 = pd.DataFrame(df_stage_1.tolist(), )

上面的代碼為我提供了一個（未對齊的）時間值的數據框，我可以將其對齊（請參見上文）並追加到在上述步驟中創建的數據框，但是我無法解決如何在正確的時間對齊的列中獲取該數據框的值

Answer 1

您可以使用pd.pivot_table ：

res = df.pivot_table(index=['item', 'day'], columns='time',
                     values='data', aggfunc='first').reset_index()

print(res)

time    item         day  00:00:00  00:00:01  00:00:02
0     item_0  2012-12-02       NaN      0.81      0.07
1     item_0  2012-12-03      0.84       NaN       NaN
2     item_1  2012-12-02       NaN      0.47       NaN

Answer 2

另一種解決方案是set_index ， unstack ， reset_index ：

df.set_index(['item', 'day', 'time'])['data'].unstack().reset_index()

time    item         day  00:00:00  00:00:01  00:00:02
0     item_0  2012-12-02       NaN      0.81      0.07
1     item_0  2012-12-03      0.84       NaN       NaN
2     item_1  2012-12-02       NaN      0.47       NaN

請記住， df.unstack在大熊貓是指索引：它unstacks指數的最里面的級別，並將其擺動到列。