如何用Pandas按id列横向分组生成目标格式透视表

原始数据 #

import pandas as pd

data = [['01/01/2000', 'aaa', 101, 102],
        ['01/02/2000', 'aaa', 201, 202],
        ['01/01/2000', 'bbb', 301, 302],
        ['01/02/2000', 'bbb', 401, 402],]

df = pd.DataFrame(data, columns=['date', 'id', 'val1', 'val2'])

原始DataFrame结构：

目标格式 #

希望转换为按id横向分组，每个id下包含val1和val2：

aaa             bbb
date        val1    val2    val1    val2    
01/01/2000  101     102     301     302     
01/02/2000  201     202     401     402

尝试的方法及问题 #

执行df.set_index(['date', 'id']).unstack(level=1)后，列层级顺序不符合预期：

val1      val2    
id    aaa  bbb  aaa  bbb
date                    
01/01/2000  101  301  102  302
01/02/2000  201  401  202  402

解决方案 #

通过调整列索引的层级顺序并排序，即可实现目标格式：

# 执行unstack操作
result = df.set_index(['date', 'id']).unstack(level=1)
# 交换列索引的层级，将id移到外层，val移到内层
result = result.swaplevel(axis=1)
# 按外层id排序，确保同一id下的val1、val2连续排列
result = result.sort_index(axis=1)

print(result)

输出结果 #

aaa             bbb
date        val1    val2    val1    val2
01/01/2000  101     102     301     302
01/02/2000  201     202     401     402

关键步骤说明 #

• swaplevel(axis=1)：交换列索引的两个层级，将原本内层的id转为外层，外层的val转为内层
• sort_index(axis=1)：对列索引进行排序，保证同一id对应的val1和val2连续排列，避免交叉

内容的提问来源于stack exchange，提问作者mike01010