使用 python 数据框格式化 csv 数据

Question

我有一些我想重新格式化的 csv 数据

我想更改此格式，将 Data1-4 作为列名，将 Value 1-4 作为数据 A 和 B 之外的值

我有数百万行，我不想循环它。我正在使用 python 数据框。

请建议最好的方法，因为循环数百万次循环将花费大量时间，我希望以性能方面的最佳方式完成任务。

我正在尝试做的更多示例数据：

Answer 1

如果输入是Series 3 级MultiIndex 使用Series.unstack：

print (type(s))
<class 'pandas.core.series.Series'>
print (s.index.nlevels)
3

df = s.unstack(fill_value=0)

或者如果输入是 4 列 DataFrame 首先通过前向填充替换前 2 列中的缺失值，然后通过 DataFrame.set_index 和 Series.unstack 重塑：

print (type(df))
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
print (len(df.columns))
4

df.columns = ['Col1','Col2','Col3','Col4']
cols = ['Col1','Col2']
df[cols] = df[cols].ffill()
df = df.set_index(['Col1','Col2','Col3'])['Col4'].unstack(fill_value=0)