Pandas 交叉表 dataframe 並根據它們是否存在以及基於另一列將新列設置為 True/False/Null

Question

正如標題所述，我想對我的 dataframe 進行透視/交叉表

假設我有一個看起來像這樣的 df：

df = pd.DataFrame({'ID' : [0, 0, 1, 1, 1], 
                   'REV' : [0, 0, 1, 1, 1],
                   'GROUP' : [1, 2, 1, 2, 3],
                   'APPR' : [True, True, NULL, NULL, True})


+----+-----+-------+------+
| ID | REV | GROUP | APPR |
+----+-----+-------+------+
|  0 |   0 |     1 | True |
|  0 |   0 |     2 | True |
|  1 |   1 |     1 | NULL |
|  1 |   1 |     2 | NULL |
|  1 |   1 |     3 | True |
+----+-----+-------+------+

我想做某種 pivot 所以我的表格結果看起來像

+----+-----+------+------+-------+
| ID | REV |  1   |  2   |   3   |
+----+-----+------+------+-------+
|  0 |   0 | True | True | False |
|  1 |   1 | NULL | NULL | True  |
+----+-----+------+------+-------+

現在 GROUP 列中的值變成了自己的列。 這些列中的每一個的值都是基於 APPR 的 T/F/NULL，僅適用於 T/NULL 部分。 當 ID REV 組合不存在該組時，我希望它為 False。

我之前問過類似的問題，但我不知道如何使這個答案適用於我的新場景： Pandas pivot dataframe 並將新列設置為 True/False 是否基於

希望這是有道理的！

Answer 1

你試過pivot嗎？

pd.pivot(df, index=['ID','REV'], columns=['GROUP'], values='APPR').fillna(False).reset_index()