根据行创建列答案

【问题标题】：Create columns based on rows根据行创建列
【发布时间】：2022-11-17 13:53:03
【问题描述】：

我是熊猫的新手，我正在寻找一种转换此数据框的好方法：

Date	Name	Value
01-01-2022	A	0
01-01-2022	B	1
01-01-2022	C	1
02-01-2022	A	1
02-01-2022	B	1
02-01-2022	C	0

对于这个数据框：

Name	Value_before	Value_after
A	0	1
B	1	1
C	1	0

第一个表仅包含两个日期的数据。

【问题讨论】：

标签： python pandas

【解决方案1】：

假设：

你只有两个日期
每个日期没有重复的名字

您可以使用 pivot 利用 pivot 对列进行排序，然后使用 set_axis 使用您的自定义名称

out = (df
   .assign(Date=pd.to_datetime(df['Date']))  # ensure datetime for correct sorting
   .pivot('Name', 'Date', 'Value')
   .set_axis(['Value_before', 'Value_after'], axis=1)
   .reset_index()
)

输出：

  Name  Value_before  Value_after
0    A             0            1
1    B             1            1
2    C             1            0

【讨论】：

【解决方案2】：

你要找的是pivot tables

import pandas as pd
from datetime import date

df = pd.DataFrame({
    "Date": [date(2022,1,1), date(2022,1,1), date(2022,1,1), date(2022,1,2), date(2022,1,2), date(2022,1,2)],
    "Name": ["A", "B", "C", "A", "B", "C"],
    "Value": [0, 1, 1, 1, 1, 0]
})

print(pd.pivot_table(df, values="Value", index="Name", columns="Date"))

【讨论】：

【解决方案3】：

def function1(dd:pd.DataFrame):
    dd1=dd.loc[:,'Value']
    dd1.index=['Value_before','Value_after']
    return dd1
df1.groupby("Name").apply(function1)

Value  Value_before  Value_after
Name                            
A                 0            1
B                 1            1
C                 1            0

【讨论】：