基於一列“分組”行，然后為現有其他列值的可能組合創建新列

Question

我有以下形式的數據框：

日期	I1	I2	F1	F2
1	1	一種	v1	v9
1	1	乙	v2	v10
1	10	一種	v3	v11
1	10	乙	v4	v12
2	1	一種	v5	v13
2	1	乙	v6	v14
2	10	一種	v7	v15
2	10	乙	v8	v16

我想根據來自“I1”和“I2”的值的可能組合創建新列，並將相應的值全部放在一行中（對於同一日期）。 生成的數據框應如下所示（最多列的順序，這無關緊要，我只是出於可視化目的選擇了一個）：

日期	F1-1-A	F1-1-B	F1-10-A	F1-10-B	F2-1-A	F2-1-B	F2-10-A	F2-10-B
1	v1	v2	v3	v4	v9	v10	v11	v12
2	v5	v6	v7	v8	v13	v14	v15	v16

在熊貓中實現這一目標的最簡潔和通用的方法是什么？

Answer 1

你正在尋找一個支點。 執行此操作后，您將需要加入多索引列名稱以使其變平。

df = df.pivot(index='date',columns=['I1','I2'], values=['F1','F2'])
df.columns = ['-'.join(map(str,x)) for x in df.columns]
df.reset_index(inplace=True)

輸出

   date F1-1-A F1-1-B F1-10-A F1-10-B F2-1-A F2-1-B F2-10-A F2-10-B
0     1     v1     v2      v3      v4     v9    v10     v11     v12
1     2     v5     v6      v7      v8    v13    v14     v15     v16

Answer 2

@Chris 的解決方案效果很好； pivot_wider的pyjanitor可以進行pivot_wider抽象，以展pyjanitor （或在需要時進行一些其他操作）：

#pip install git+https://github.com/pyjanitor-devs/pyjanitor.git
import pandas as pd
import janitor
df.pivot_wider(index='date', names_from=['I1', 'I2'], names_sep='-')

   date F1-1-A F1-1-B F1-10-A F1-10-B F2-1-A F2-1-B F2-10-A F2-10-B
0     1     v1     v2      v3      v4     v9    v10     v11     v12
1     2     v5     v6      v7      v8    v13    v14     v15     v16

請注意，僅當索引和列的組合是唯一的時，pivot 才起作用； 如果不是，更好的選擇是pivot_table 。