使用特定列将DataFrame从长到宽[重复]

Question

我得到了一个如下的数据帧（称之为df1）：

id    date   value

A1    day1    0.1
A1    day2    0.2
A1    day3   -0.1
A2    day1    0.3
A3    day2    0.2
A3    day4   -0.5

我需要将值转换为矩阵进行计算，因此我认为我需要首先将数据帧转换为此形式（称为df2）（然后转换为numpy数组）：

      day1  day2  day3  day4  day5
  A1   0.1   0.2  -0.1   0.0   0.0
  A2   0.3   0.0   0.0   0.0   0.0
  A3   0.0   0.2   0.0  -0.5   0.0 

如果id在某一天没有值，只需将该天的值设置为0（可能所有id都没有完整的日期值）。

我想的是先生成一个空的DataFrame（称其为df3），然后在其中填充df1的数据：

      day1  day2  day3  day4  day5
  A1   0.0   0.0   0.0   0.0   0.0
  A2   0.0   0.0   0.0   0.0   0.0
  A3   0.0   0.0   0.0   0.0   0.0

但我不知道迭代df1的值以匹配df3中的单元格的正确方法（人们说迭代数据帧是个坏主意？），还是有更好的方法（如枢轴或合并）？

Answer 1

这应该行得通。

# pivot and reindex to add the missing days
df.pivot(*df).reindex(['day1', 'day2', 'day3', 'day4', 'day5'], axis=1).fillna(0).values

# array([[ 0.1,  0.2, -0.1,  0. ,  0. ],
#        [ 0.3,  0. ,  0. ,  0. ,  0. ],
#        [ 0. ,  0.2,  0. , -0.5,  0. ]])