Pandas KeyError 使用枢轴

Question

我是 Python 新手，我想使用 Python 来复制一个常见的 Excel 任务。如果已经回答了这样的问题，请告诉我。我一直找不到它。我有以下熊猫数据框（数据）：

Date    Stage   SubStage    Value
12/31/2015   1.00   a   0.896882891
1/1/2016     1.00   a   0.0458843
1/2/2016     1.00   a   0.126805588
1/3/2016     1.00   b   0.615824461
1/4/2016     1.00   b   0.245092069
1/5/2016     1.00   c   0.121936318
1/6/2016     1.00   c   0.170198128
1/7/2016     1.00   c   0.735872415
1/8/2016     1.00   c   0.542361912
1/4/2016     2.00   a   0.723769247
1/5/2016     2.00   a   0.305570257
1/6/2016     2.00   b   0.47461605
1/7/2016     2.00   b   0.173702623
1/8/2016     2.00   c   0.969260251
1/9/2016     2.00   c   0.017170798

在 excel 中，我可以使用数据透视表生成以下内容：

在python中做以下事情似乎是合理的：

data.pivot(index='Date',
           columns=['Stage', 'SubStage'],
           values='Value')

但这会产生：

KeyError: 'Level Stage not found'

什么给了？

Answer 1

你想要.pivot_table，而不是.pivot。

import pandas
from io import StringIO

x = StringIO("""\
Date    Stage   SubStage    Value
12/31/2015   1.00   a   0.896882891
1/1/2016     1.00   a   0.0458843
1/2/2016     1.00   a   0.126805588
1/3/2016     1.00   b   0.615824461
1/4/2016     1.00   b   0.245092069
1/5/2016     1.00   c   0.121936318
1/6/2016     1.00   c   0.170198128
1/7/2016     1.00   c   0.735872415
1/8/2016     1.00   c   0.542361912
1/4/2016     2.00   a   0.723769247
1/5/2016     2.00   a   0.305570257
1/6/2016     2.00   b   0.47461605
1/7/2016     2.00   b   0.173702623
1/8/2016     2.00   c   0.969260251
1/9/2016     2.00   c   0.017170798
""")

df = pandas.read_table(x, sep='\s+')
xtab = df.pivot_table(index='Date', columns=['Stage','SubStage'], values='Value')
print(xtab.to_string(na_rep='--'))

这给了我：

Stage            1.0                           2.0                    
SubStage           a         b         c         a         b         c
Date                                                                  
1/1/2016    0.045884        --        --        --        --        --
1/2/2016    0.126806        --        --        --        --        --
1/3/2016          --  0.615824        --        --        --        --
1/4/2016          --  0.245092        --  0.723769        --        --
1/5/2016          --        --  0.121936  0.305570        --        --
1/6/2016          --        --  0.170198        --  0.474616        --
1/7/2016          --        --  0.735872        --  0.173703        --
1/8/2016          --        --  0.542362        --        --  0.969260
1/9/2016          --        --        --        --        --  0.017171
12/31/2015  0.896883        --        --        --        --        --