如果它们具有相同的索引，如何重塑数据框？答案

【问题标题】：How to reshape dataframe if they have same index?如果它们具有相同的索引，如何重塑数据框？
【发布时间】：2017-08-14 15:18:17
【问题描述】：

如果我有像

这样的数据框

df= pd.DataFrame(['a','b','c','d'],index=[0,0,1,1])

0 0个 0 b 1摄氏度 1天

如何根据如下索引重塑数据框，即

df= pd.DataFrame([['a','b'],['c','d']],index=[0,1])

0 1 0个 1 天

【问题讨论】：

你需要我做什么？
如果我有多个列，这将不起作用。这与另一个问题非常相似。
我会尝试提出新问题

标签： python pandas

【解决方案1】：

让我们使用set_index、groupby、cumcount 和unstack：

df.set_index(df.groupby(level=0).cumcount(), append=True)[0].unstack()

输出：

   0  1
0  a  b
1  c  d

【讨论】：

逐个字符与我相同...除了我在逗号、pep 标准和所有 (-:
你不会相信 - 我有相同的解决方案，但你更快......;）
谢谢先生的回答。
@Scott Boston 你能尝试多列的解决方案吗？我现在卡住了
@ScottBoston 我把它作为一个单独的问题stackoverflow.com/questions/46467416/…

【解决方案2】：

您可以将pivot 与cumcount 一起使用：

a = df.groupby(level=0).cumcount()
df = pd.pivot(index=df.index, columns=a, values=df[0])

【讨论】：

如果我有多个列，这将不起作用。任何改进

【解决方案3】：

几种方法

In [490]: df.groupby(df.index)[0].agg(lambda x: list(x)).apply(pd.Series)
Out[490]:
   0  1
0  a  b
1  c  d

In [447]: df.groupby(df.index).apply(lambda x: pd.Series(x.values.tolist()).str[0])
Out[447]:
   0  1
0  a  b
1  c  d

In [455]: df.assign(i=df.index, c=df.groupby(level=0).cumcount()).pivot('i', 'c', 0)
Out[455]:
c  0  1
i
0  a  b
1  c  d

删除名字

In [457]: (df.assign(i=df.index, c=df.groupby(level=0).cumcount()).pivot('i', 'c', 0)
           .rename_axis(None).rename_axis(None, 1))
Out[457]:
   0  1
0  a  b
1  c  d

【讨论】：

感谢 John 让我知道这些选项。
当涉及到多列时我被卡住了。