Pandas：将 DataFrame 列值转换为新的 DataFrame 索引和列

Question

我有一个如下所示的数据框：

a  b  c
0  1  10
1  2  10
2  2  20
3  3  30
4  1  40
4  3  10

上面的数据框作为默认 (0,1,2,3,4...) 索引。我想将其转换为如下所示的数据框：

    1     2     3
0   10    0     0
1   0     10    0
2   0     20    0
3   0     0     30
4   40    0     10

第一个数据框中的“a”列成为第二个数据框中的索引，“b”的值成为列名，c 的值被复制，0 或 NaN 填充缺失值。原始数据集很大，将导致第二个数据帧非常稀疏。然后我打算将此数据框添加到一个更大的数据框，这很简单。

谁能告诉我实现这一目标的最佳方法吗？

Answer 1

您可以为此使用pivot 方法。

查看文档：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reshaping.html#reshaping-by-pivoting-dataframe-objects

一个例子：

In [1]: import pandas as pd

In [2]: df = pd.DataFrame({'a':[0,1,2,3,4,4], 'b':[1,2,2,3,1,3], 'c':[10,10,20,3
0,40,10]})

In [3]: df
Out[3]:
   a  b   c
0  0  1  10
1  1  2  10
2  2  2  20
3  3  3  30
4  4  1  40
5  4  3  10

In [4]: df.pivot(index='a', columns='b', values='c')
Out[4]:
b   1   2   3
a
0  10 NaN NaN
1 NaN  10 NaN
2 NaN  20 NaN
3 NaN NaN  30
4  40 NaN  10

如果您想要零而不是示例中的 NaN，您可以使用 fillna:

In [5]: df.pivot(index='a', columns='b', values='c').fillna(0)
Out[5]:
b   1   2   3
a
0  10   0   0
1   0  10   0
2   0  20   0
3   0   0  30
4  40   0  10