如何使用 groupby/pivot 修改以下数据框？

【问题标题】：How to modify the following dataframe using groupby/pivot?如何使用 groupby/pivot 修改以下数据框？
【发布时间】：2018-02-21 22:06:42
【问题描述】：

我有以下熊猫数据框：

我想通过以下方式更改此数据框：我希望将 ID 列作为索引，并将每个索引的月份放在名为月份的列中，然后所有值如下：

ID    MONTH  VAL
1     Jan    nan
1     Feb    nan
1     Mar    nan
1     Apr    nan
1     May    nan
1     Jun    nan
1     Jul    nan
1     Aug    94.0000
1     Sep    113.0000
1     Oct    21.0000
1     Nov    nan
2     Jan    107.00000
.
.
.
7     Nov    nan

月份的顺序并不重要。有什么简单的方法吗？

【问题讨论】：

你可以发布df.head(10).to_dict()的输出，而不是发布图片。这将帮助我们测试解决方案。

标签： python pandas group-by pivot

【解决方案1】：

尝试 stack 并将 dropnaparameter 设置为 False：

df.set_index('ID').stack(dropna=False)

@PaulH 对下面 cmets 的观察是正确的。

将该列索引移动到从宽数据帧转换为长数据帧的行索引。

【讨论】：

我认为您需要先在'ID' 列上设置索引
您需要对剩余的列进行“分类”以便正确排序
OP 声明顺序并不重要。
好的，我理解了第一部分，但不理解我必须从宽数据帧转换为长数据帧的部分。因为在堆栈之后我获得了一个系列
@MarcoMiglionico 这正是数据框的外观。这只是一个声明。不导入解决方案。