Python DataFrame指定列转置：保留Date列，按Name重组表格

输入DataFrame #

生成该DataFrame的代码：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
    'Name': ["Jim","Jim","Andy", "Andy"], 
    'Date': ['2023-10-09', '2023-10-16', '2023-10-09', "2023-10-16"], 
    'Score': ["9","13","7", "5"], 
    'Target': ["12","16","7", "20"], 
    'Difference': ["3","3","0", "15"]
})

需求说明 #

需要将DataFrame按Name列转置，把Score、Target、Difference作为Category行，Date作为分组列，得到如下预期输出：

直接使用df.T无法得到预期结果，需采用正确的结构重塑方法。

解决方案 #

通过堆叠、拆分多层索引的方式实现结构转换，具体代码如下：

# 设置多层索引并堆叠列，再将Name层级转为列
df_transformed = df.set_index(['Name', 'Date']).stack().unstack(level='Name')

# 重置索引，拆分多层索引为普通列
df_transformed = df_transformed.reset_index()

# 重命名列名匹配预期输出
df_transformed.columns = ['Date', 'Category', 'Jim', 'Andy']

# 处理Date列重复值，仅保留每组第一个Category对应的日期
df_transformed['Date'] = df_transformed['Date'].where(df_transformed['Category'] == 'Score', '')

print(df_transformed)

运行后即可得到与预期完全一致的表格结构。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者PineNuts0