熊貓中的高級數據透視表

Question

我正在嘗試優化Python Pandas中的一些表轉換腳本，我正在嘗試使用龐大的數據集（超過5萬行）填充這些數據。 我編寫了一個腳本，該腳本遍歷每個索引並將值解析為一個新的數據幀（請參見下面的示例），但是我遇到了性能問題。 是否有任何pandas函數可以在不迭代的情況下獲得相同的結果？

示例代碼：

from datetime import datetime
import pandas as pd

date1 = datetime(2019,1,1)
date2 = datetime(2019,1,2)

df = pd.DataFrame({"ID": [1,1,2,2,3,3],
                  "date": [date1,date2,date1,date2,date1,date2],
                  "x": [1,2,3,4,5,6],
                  "y": ["a","a","b","b","c","c"]})


new_df = pd.DataFrame()
for i in df.index:

    new_df.at[df.at[i, "ID"], "y"] = df.at[i, "y"]

    if df.at[i, "date"] == datetime(2019,1,1):
        new_df.at[df.at[i, "ID"], "x1"] = df.at[i, "x"]
    elif df.at[i, "date"] == datetime(2019,1,2):
        new_df.at[df.at[i, "ID"], "x2"] = df.at[i, "x"]

輸出：

   ID       date  x  y
0   1 2019-01-01  1  a
1   1 2019-01-02  2  a
2   2 2019-01-01  3  b
3   2 2019-01-02  4  b
4   3 2019-01-01  5  c
5   3 2019-01-02  6  c

   y   x1   x2
1  a  1.0  2.0
2  b  3.0  4.0
3  c  5.0  6.0

轉換基本上按“ ID”列對行進行分組，並從日期為2019-01-01的行中獲取“ x1”值，並從日期為2019-01-02的行中獲取“ x2”值。 在相同的“ ID”中，“ y”值相同。 “ ID”列成為新索引。

我很樂意就此事提出任何建議。

Answer 1

使用pivot_tables將獲得您想要的東西：

result = df.pivot_table(index=['ID', 'y'], columns='date', values='x')
result.rename(columns={date1: 'x1', date2: 'x2'}).reset_index('y')