Pivot - 通過重復的熊貓數據框轉置列

Question

我有一個名為“ID”的列的 DataFrame，該列具有重復的觀察結果。 每個“ID”行都有一個或多個“文章”值列。 我想通過“ID”轉置整個數據框分組，在唯一“ID”的同一行添加新列。

我擁有的：

ID  Article_1   Article_2
1   Banana      Coconut
2   Apple       Strawberry
1   Apple   
3   Tomatoe 
1   Pineapple   
2   Banana  
4   Apple   
5   Apple       Strawberry
3   Apple   

我想要的是：

ID     Article_1    Article_2   Article_3   Article_4
0001    Banana      Coconut     Apple       Pineapple
0002    Apple       Strawberry  Banana      NaN
0003    Tomatoe     Apple       NaN         NaN
0004    Apple       NaN         NaN         NaN
0005    Apple       Strawberry  NaN         NaN

新編輯：

我遇到過一些順序很重要的情況。

我的DF：

ID  Article     Article_2
1   Banana      NaN
2   Apple       NaN
1   Apple       Coconut
3   Tomatoe     Coconut
1   Pineapple   Tropical
2   Banana      Coconut
4   Apple       Coconut
5   Apple       Coconut
3   Apple       Pineapple

第一個@Erfan 解決方案的輸出：

        Article_1   Article_2   Article_3   Article_4   Article_5   Article_6
0001    Banana      Apple       Pineapple   NaN         Coconut     Tropical
0002    Apple       Banana      NaN         Coconut     NaN         NaN
0003    Tomatoe     Apple       Coconut     Pineapple   NaN         NaN
0004    Apple       Coconut     NaN         NaN         NaN         NaN
0005    Apple       Coconut     NaN         NaN         NaN         NaN

我需要的：

        Article_1   Article_2   Article_3   Article_4   Article_5   Article_6
0001    Banana      Apple       Pineapple   Coconut     Tropical    NaN     
0002    Apple       Banana      Coconut     NaN         NaN         NaN
0003    Tomatoe     Apple       Coconut     Pineapple   NaN         NaN
0004    Apple       Coconut     NaN         NaN         NaN         NaN
0005    Apple       Coconut     NaN         NaN         NaN         NaN

我不能在同一行中使用具有 NaN 值的 Article_5 和具有值的 Article_6。

Answer 1

如果文章的順序不重要，我們可以使用DataFrame.melt將您的文章轉為行。

然后我們使用DataFrame.pivot_table聚合到每個ID 。 雖然我們使用GroupBy.cumcount為ID每篇article提供唯一標識符：

dfn = df.melt(id_vars='ID', value_vars=['Article_1', 'Article_2'])
dfn = dfn.pivot_table(index='ID', 
                      columns=dfn.groupby('ID')['value'].cumcount().add(1),
                      values='value',
                      aggfunc='first').add_prefix('Article_').rename_axis(None, axis='index')

     Article_1   Article_2   Article_3 Article_4
0001    Banana       Apple   Pineapple   Coconut
0002     Apple      Banana  Strawberry       NaN
0003   Tomatoe       Apple         NaN       NaN
0004     Apple         NaN         NaN       NaN
0005     Apple  Strawberry         NaN       NaN