pandas DataFrame 转置/融化/枢轴仅用于一列答案

【问题标题】：pandas DataFrame transpose/melt/pivot for one column onlypandas DataFrame 转置/融化/枢轴仅用于一列
【发布时间】：2016-05-25 12:30:08
【问题描述】：

我在 pandas DataFrame 中有这样的数据：

我想把它转换成这个（在 pandas DataFrame 中）：

我尝试使用 df.melt()、df.pivot() 和 df.T()，但对我来说没有效果，因为它们转换了所有列......任何人都知道如何解决这个问题（使用 pd Dataframe 以外的其他东西也可以，我的数据在 csv 文件中）？

【问题讨论】：

最好发文字而不是文字图片。
谢谢 John Zwinck，你说得对，下次我会考虑到这一点。

标签： python csv pandas dataframe

【解决方案1】：

我认为您可以将pivot 与fillna 一起使用：

print (df)
  name group  weight
0    a     e      60
1    t     g      70
2    p     d      80
3    f     d      40
4    e     e      50
5    l     g      30
6    a     d      20

print (df.pivot(index='name', columns='group', values='weight').fillna(''))
group   d   e   g
name             
a      20  60    
e          50    
f      40        
l              30
p      80        
t              70

【讨论】：

非常感谢，这对我有用！ :) 我使用 df.pivot_table() 而不是 df.pivot()，因为 df.pivot() 给了我一个重复条目错误。
不幸的是，我发现有些名字在我使用 df.pivot() 后没有出现。所以我丢失了一些数据。 Jezrael 你知道这是怎么造成的吗？
有意思，可以加样吗？
Yes :) 我首先打开了长度为 3375 个名称（即 422 个唯一名称）的 csf 文件。然后我使用了 df.pivot，然后我应该有一个 422 行的表，但它有 413.. 有没有一种简单的方法可以知道哪些名称丢失了？
如果不保密，是否可以分享您的数据？

【解决方案2】：

你可以用一行来做到这一点：

df.set_index(['name','group']).unstack()

【讨论】：