使用多个列和行标题以及重复的列名重塑 Dataframe答案

【问题标题】：Reshaping Dataframe with multiple column and row headings, and duplicate column names使用多个列和行标题以及重复的列名重塑 Dataframe
【发布时间】：2023-02-09 05:57:01
【问题描述】：

关于 Python Pandas DataFrame 重塑的一个问题：

我目前有以下结构的数据：

我想将其转换为以下结构：

有人可以协助完成这项工作吗？

我几乎在 A 点和 B 点之间的每一步都在苦苦挣扎。一个简单的转置（即“df.T”）不能完成给定多个标题的工作，以及奇怪地放置在数据结构中的日期没有一个标签。 Pandas 也不喜欢有多个同名的“列”，因此它只会占用数据集的一部分。正如您从图像中看到的那样，预期的输出被展平，然后按客户、产品和日期排序。我已经尝试过枢轴、重新索引、轴调整，但没有运气（可能 b/c 我很烂）。

此示例数据应有助于重新创建我附加的数据输入图像：

d = {'Client': ['','client1','client2', 'client2'], 
     'ProductType': ['','Tools','Tools', 'Tools'],
     'Product': ['','Hammer', 'Hammer','Drill'],
     'Qty': ['1/1/2022','200', '250','100'],
     'Margin': ['1/1/2022','2', '2.50','1'],
     'Price': ['1/1/2022','21', '26','11'],
     'Qty': ['1/2/2022','205', '259','119'],
     'Margin': ['1/2/2022','2', '2.50','1'],
     'Price': ['1/2/2022','21', '26','11']}

有人可以提供帮助吗？

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe

【解决方案1】：

如果日期是原始框架的一列，您可以获得所需的结果。创建数据透视表时将其放入索引中就足够了

dp = df.pivot_table(index=['Date', 'client'...etc], ...)

【讨论】：