将 pandas 中的表透视（或重塑）为分层列答案

【问题标题】：Pivoting (or reshaping) table in pandas into hierarchical columns将 pandas 中的表透视（或重塑）为分层列
【发布时间】：2019-01-22 15:21:16
【问题描述】：

我有一个 df，例如...

     log_ratio   city   type   year
0   2.892095   Detroit  Pos_A  2016
1   2.176814   Detroit  Pos_B  2016
2   3.218273   Detroit  Pos_A  2017
3   2.922206   Detroit  Pos_B  2017
4   2.776701  Columbus  Pos_A  2016
5   2.615424  Columbus  Pos_B  2016
6   2.781899  Columbus  Pos_A  2017
7   2.499343  Columbus  Pos_B  2017
...

我想重塑这个表，使city 是索引，year 和type 成为分层列，log_ratio 是值，例如...

 mr             2016                2017

           Pos_A    Pos_B      Pos_A   Pos_B 

Detroit  2.892095 2.176814   3.218273 2.922206
Columbus 2.776701 2.615424   2.781899 2.499343
...

当我运行命令时...

df3 = df2.pivot(index='mr',columns=['year','type'],values='log_ratio')

我收到一个错误...

 'Cannot find level year'.

任何帮助将不胜感激。谢谢！

【问题讨论】：

这个你需要使用pd.pivot_table：pd.pivot_table(df2, index='city', columns=['year','type'], values='log_ratio')
How to pivot a dataframe 的可能重复项。请参阅该链接的问题 7。

标签： pandas pivot data-manipulation hierarchical

【解决方案1】：

我认为你只需要pivot_table 而不是pivot：

df.pivot_table(index='city', columns=['year','type'], values='log_ratio')
year          2016                2017          
type         Pos_A     Pos_B     Pos_A     Pos_B
city                                            
Columbus  2.776701  2.615424  2.781899  2.499343
Detroit   2.892095  2.176814  3.218273  2.922206

有关更多详细信息，请查看这个很棒的规范答案：How to pivot a dataframe

【讨论】：