我有一个DataFrame
它有一个多索引，每一行都有一个值我想把它拆出来，但它有重复的键。现在我想把它转换成这样的格式：
其中index 1和index 2是多个索引中的一个，index 3和index 4是另一个多个索引，value 1 ~3是原始df中的值，如果该值不存在，则该值为nan。我该怎么做？
e5njpo681#
看看这个例子是否对你有帮助：
import pandas as pd df = pd.DataFrame(data={'value': [1, 3, 5, 8, 5, 7]}, index=[[1, 2, 3, 4, 5, 6], ['A', 'B', 'A', 'C', 'C', 'A']]) df = df.reset_index(level=1) df = df.pivot_table(values='value', index=df.index, columns='level_1')
原始数据：
结果：
dgenwo3n2#
作为替代方法，可以使用unstack()
unstack()
import pandas as pd df = pd.DataFrame(data={'value': [1, 3, 5, 8, 5, 7]}, index=[[1, 2, 3, 4, 5, 6], ['A', 'B', 'A', 'C', 'C', 'A']]) df.unstack(level=1)
原始 Dataframe ：
value 1 A 1 2 B 3 3 A 5 4 C 8 5 C 5 6 A 7
输出：
value A B C 1 1.0 NaN NaN 2 NaN 3.0 NaN 3 5.0 NaN NaN 4 NaN NaN 8.0 5 NaN NaN 5.0 6 7.0 NaN NaN
2条答案
按热度按时间e5njpo681#
看看这个例子是否对你有帮助：
原始数据：
结果：
dgenwo3n2#
作为替代方法，可以使用
unstack()原始 Dataframe ：
输出：