Pandas - 使用 [重复] 将 2 行合并为 1答案

【问题标题】：Pandas - Merging 2 rows into 1 using [duplicate]Pandas - 使用 [重复] 将 2 行合并为 1
【发布时间】：2019-07-22 16:03:33
【问题描述】：

下面是我拥有的数据框的一个小例子。每个用户有 2 行，我想将 2 合并为 1 行。

（原始数据框）

USER       DETAIL          TEAM         VALUE
JohnDoe    Disponibily     Architect    107
JohnDoe    Capacity        Architect    240
JamesDean  Disponibily     Coder        80
JamesDean  Capacity        Coder        110

我正在尝试用 pandas 实现这样的目标：

USER       TEAM            Disponibily  Capacity
JohnDoe    Architect       107          240
JamesDean  Coder           80           110

任何帮助将不胜感激。

【问题讨论】：

使用 unstack，例如：df.set_index(['USER', 'TEAM', 'DETAIL'], inplace=True) 然后df.unstack(-1)。其实我只是在写一个答案，当问题被标记为重复时。
请将您的代码放在问题中，以便其他人可以更快地重现/解决问题。

标签： python python-3.x pandas pandas-groupby

【解决方案1】：

使用pivot_table

df = pd.DataFrame(data={"USER":["JohnDoe","JohnDoe","JamesDean","JamesDean"],
                       "DETAIL":["Disponibily","Capacity","Disponibily","Capacity"],
                       "TEAM":["Architect","Architect","Coder","Coder"],
                       "VALUE":[107,240,80,110]})
res = pd.pivot_table(df,index=['USER','TEAM'],columns='DETAIL',values='VALUE').reset_index()
res.columns.name = ''

        USER    TEAM    Capacity    Disponibily
0    JamesDean  Coder       110       80
1    JohnDoe    Architect   240       107

【讨论】：