熊猫：使用基于值 [重复] 的列名创建新列

Question

我有这个原始数据帧：

                     column  data
datetime                         
2021-01-23 00:01:00       1    10
2021-01-23 00:01:00       2    15
2021-01-23 00:02:00       1    11
2021-01-23 00:03:00       1    12
2021-01-23 00:03:00       2    14

>

可能有多行具有相同的日期时间，如示例所示。

列< code>column中可能不止有两个不同的值，这是一个简化的示例。

所有值都是整数。

我想创建这个新的数据框：

                      1    2
datetime                         
2021-01-23 00:01:00  10   15
2021-01-23 00:02:00  11  NaN
2021-01-23 00:03:00  12   14

需要采取的行动：

>

对于列＜code＞列＜code＞中的每个唯一值，创建一个新列，该值作为列的名称。

对于每个唯一的日期时间，创建一个新行。

根据原始数据帧中的数据列填充值，如果没有值，则使用 NaN。

创建原始数据帧的代码:

import io, pandas as pd

t = io.StringIO("""
datetime|column|data
2021-01-23 00:01:00|1|10
2021-01-23 00:01:00|2|15
2021-01-23 00:02:00|1|11
2021-01-23 00:03:00|1|12
2021-01-23 00:03:00|2|14""")
df = pd.read_csv(t, sep='|', parse_dates=['datetime']).set_index('datetime').astype(int)

任何帮助都将不胜感激。提前万分感谢！

Answer 1

熊猫数据透视表将帮助你

pd.pivot_table(df, values ='data', index =['datetime'],columns =['column']).reset_index()

输出：

        datetime         1       2
0   2021-01-23 00:01:00 10.0    15.0
1   2021-01-23 00:02:00 11.0    NaN
2   2021-01-23 00:03:00 12.0    14.0