使用重复项解压多索引

Question

我有一个像这样的数据框

Date     ID   Value
Mar-20   A     100
Mar-20   B     200
Mar-20   C     300
Apr-20   A     101
Apr-20   B     201
Apr-20   C     301

我正试图重新塑造它，使它看起来像这样

        Value
ID       A      B      c
Date
Mar-20  100    200    300
Apr-20  101    201    301

我从尝试开始

df = df.set_index(["Date", "ID"])

但取消堆叠会导致以下值错误：“索引包含重复的条目，无法重塑”所以我在So上找到了这个建议，这允许我取消堆叠

df = df.set_index(["Date", "ID"].append = True)

但是当我用“ID”（即df=df.unstack（“ID”）解栈时，我的结束数据帧看起来像这样

         Value 
Date     ID     A    B    C
Mar-20   A     100  NaN  NaN
Mar-20   B     NaN  200  NaN
Mar-20   C     NaN  NaN  300
Apr-20   A     101  NaN  NaN 
Apr-20   B     NaN  201  NaN 
Apr-20   C     NaN  NaN  301

我如何压缩它以获得我想要的输出？

Answer 1

使用DataFrame.unstack的预期输出（索引的顺序已更改）：

df = df.set_index(["Date", "ID"]).unstack()
print (df)
       Value          
ID         A    B    C
Date                  
Apr-20   101  201  301
Mar-20   100  200  300

对于正确的顺序是可能的添加to_datetime：

df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'], format='%b-%y')
df = df.set_index(["Date", "ID"]).unstack()
print (df)
           Value          
ID             A    B    C
Date                      
2020-03-01   100  200  300
2020-04-01   101  201  301

如果需要正确顺序的原始格式：

df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'], format='%b-%y')
df = df.set_index(["Date", "ID"]).unstack().rename(lambda x: x.strftime('%b-%y'))
print (df)
       Value          
ID         A    B    C
Date                  
Mar-20   100  200  300
Apr-20   101  201  301

如果只有3列，则可以使用DataFrame。pivot，但如果有更多列失败，则不要在常规数据出现以下情况时使用它：

df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'], format='%b-%y')
df = df.pivot(*df.columns).rename(lambda x: x.strftime('%b-%y'))
print (df)
ID        A    B    C
Date                 
Mar-20  100  200  300
Apr-20  101  201  301

如果输入数据中的任何列只需要旋转3列，则使用：

df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'], format='%b-%y')
df = df.pivot('Date','ID','Value').rename(lambda x: x.strftime('%b-%y'))
print (df)
ID        A    B    C
Date                 
Mar-20  100  200  300
Apr-20  101  201  301

编辑：如果获取错误：

索引包含重复项，无法重新设置形状

这意味着每对Date，ID都有重复项，因此有必要在数据帧中使用聚合函数，如sum，mean。数据透视表：

print (df)
     Date ID  Value
0  Mar-20  A    100 <- same Date, ID
1  Mar-20  A    500 <- same Date, ID
2  Mar-20  B    200
3  Mar-20  C    300
4  Apr-20  A    101
5  Apr-20  B    201
6  Apr-20  C    301



df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'], format='%b-%y')
df = df.pivot_table(index='Date',
                    columns='ID',
                    values='Value',
                    aggfunc='sum').rename(lambda x: x.strftime('%b-%y'))
print (df)
ID        A    B    C
Date                 
Mar-20  600  200  300 < aggregate sum 100+500=600
Apr-20  101  201  301

如果需要多索引中的值列，请使用：

df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'], format='%b-%y')
df = df.pivot_table(index='Date',
                    columns='ID',
                    values=['Value'], 
                    aggfunc='sum').rename(lambda x: x.strftime('%b-%y'))
print (df)
       Value          
ID         A    B    C
Date                  
Mar-20   600  200  300
Apr-20   101  201  301

更好的解决方案，如果需要避免排序，谢谢@anky：

df = df.groupby(["Date", "ID"],sort=False)['Value'].sum().unstack()
print (df)
ID        A    B    C
Date                 
Mar-20  600  200  300
Apr-20  101  201  301