我需要更改当前 Dataframe 的格式。我该怎么做？答案

【问题标题】：I need to change the format of the current Dataframe. How should i do this?我需要更改当前 Dataframe 的格式。我该怎么做？
【发布时间】：2016-05-26 14:45:03
【问题描述】：

我有一个如下的数据框：

In [14]: grouped_data
Out[14]: 
  monthyear Facility       Date       Yield 
0    Dec 15     CCM1 2015-12-01  2550.000000
1    Feb 16     CCM1 2016-02-01  4250.000000
2    Jan 16     CCM2 2016-01-01  1540.000000
3    Jan 16     CCM3 2016-01-01  6800.000000
4    Nov 15     CCM1 2015-11-01   921.458157
5    Nov 15     CCM2 2015-11-01  1750.310038
6    Sep 15     CCM3 2015-09-01  5191.197065

现在我需要数据框看起来像这样：

  monthyear    CCM1      CCM2       CCM3         Date       
0  Dec 15  2550.000000    0          0        2015-12-01  
1  Feb 16  4250.000000    0          0        2016-02-01  
2  Jan 16     0       1540.000000 6800.000000 2016-01-01  
3  Nov 15  921.458157 1750.310038    0        2015-11-01  
4  Sep 15     0       5191.197065    0        2015-09-01

我将如何使用 Pandas 做到这一点。请帮忙。提前致谢。

【问题讨论】：

标签： python python-2.7 pandas

【解决方案1】：

使用pivot_table:

print (df.pivot_table(index=['monthyear','Date'], 
                      columns='Facility', 
                      values='Yield',
                      fill_value=0))

Facility                     CCM1         CCM2         CCM3
monthyear Date                                             
Dec 15    2015-12-01  2550.000000     0.000000     0.000000
Feb 16    2016-02-01  4250.000000     0.000000     0.000000
Jan 16    2016-01-01     0.000000  1540.000000  6800.000000
Nov 15    2015-11-01   921.458157  1750.310038     0.000000
Sep 15    2015-09-01     0.000000     0.000000  5191.197065

如果您想要reset_index 并删除列名，请使用rename_axis（pandas 中的新功能0.18.0）：

print (df.pivot_table(index=['monthyear','Date'], 
                      columns='Facility', 
                      values='Yield',
                      fill_value=0).reset_index().rename_axis(None, axis=1))

  monthyear        Date         CCM1         CCM2         CCM3
0    Dec 15  2015-12-01  2550.000000     0.000000     0.000000
1    Feb 16  2016-02-01  4250.000000     0.000000     0.000000
2    Jan 16  2016-01-01     0.000000  1540.000000  6800.000000
3    Nov 15  2015-11-01   921.458157  1750.310038     0.000000
4    Sep 15  2015-09-01     0.000000     0.000000  5191.197065

但pivot_table 使用aggfunc，如果在montyear 和Date 列中重复，则默认为aggfunc=np.mean。更好的示例解释是here 和docs。

【讨论】：