pandas.dataframe 分组和转置答案

【问题标题】：pandas.dataframe groupby and transposepandas.dataframe 分组和转置
【发布时间】：2019-11-20 12:28:47
【问题描述】：

我是 Python 和 Pandas 的初学者。我很难用文字来解决我的问题，因此，这里是我的数据框的一个示例（还有更多的值和更多的列）：

Reason          Grade     
'course'        15
'home'          10
'reputation'    12
'other'         16
'other'         9
'home'          14
'reputation'    10
'reputation'    8
'course'        20
'home'          19
'course'        12
'other'         10
'home'          17
'reputation'    18

而且，我想得到这个：

     course      home     reputation   other
       15         10          12        16
       20         14          10        9
       12         19          8         10
                  17          18

【问题讨论】：

到目前为止你有什么尝试？
你试过df.groupby['Reason']函数了吗？
阅读熊猫groupby。您要实现的目标非常简单。
如果我没记错的话，groupby 必须使用一种方法，比如df.groupby("reason").sum() 或df.groupby("reason").mean()，但我没有找到一种方法可以返回“count”的所有值"、"家"等
@jezrael 您的回答有效，谢谢！

标签： python pandas dataframe pandas-groupby transpose

【解决方案1】：

将GroupBy.cumcount 用于Reason 列的计数器，将DataFrame.assign 用于新列，最后使用DataFrame.pivot - 为不存在的值添加缺失值：

df = df.assign(count = df.groupby('Reason').cumcount()).pivot('count','Reason','Grade')
print (df)
Reason  'course'  'home'  'other'  'reputation'
count                                          
0           15.0    10.0     16.0          12.0
1           20.0    14.0      9.0          10.0
2           12.0    19.0     10.0           8.0
3            NaN    17.0      NaN          18.0

【讨论】：