如何按营销活动分组并创建对应命名的产品价格列？

需要从现有列Product Price创建三个新列Product 1 Price、Product 2 Price、Product 3 Price，产品编号顺序必须严格匹配DataFrame中已有的Product 1、Product 2、Product 3列的值，且价格要对应具体营销活动的定价。

当前DataFrame #

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(columns=['Product Name','Product Price','Campaign Name','Campaign Start Date','Product 1','Product 2','Product 3'])
df.loc[0] = ['Apples',5,'Summer','2023-06-01','Mangos','Apples','Bananas']
df.loc[1] = ['Mangos',15,'Summer','2023-06-01','Mangos','Apples','Bananas']
df.loc[2] = ['Bananas',10,'Summer','2023-06-01','Mangos','Apples','Bananas']
df.loc[3] = ['Guava',9,'Fall','2023-10-01','Guava','Apples',np.nan]
df.loc[4] = ['Apples',7,'Fall','2023-10-01','Guava','Apples',np.nan]

对应的表格：

目标DataFrame #

最终需要得到按活动聚合、并匹配产品顺序的价格列：

df2 = pd.DataFrame(columns=['Campaign Name','Campaign Start Date','Product 1','Product 2','Product 3','Product 1 Price','Product 2 Price','Product 3 Price'])
df2.loc[0] = ['Summer','2023-06-01','Mangos','Apples','Bananas',15,5,10]
df2.loc[1] = ['Fall','2023-10-01','Guava','Apples',np.nan,9,7,np.nan]

对应的表格：

用户曾尝试使用透视表，但生成的列名不符合Product 1/2/3 Price的要求，需要调整实现方式。

解决方案 #

步骤1：构建按活动分组的产品-价格映射 #

先按Campaign Name分组，为每个活动创建产品名称到价格的字典：

price_maps = df.groupby('Campaign Name').apply(
    lambda x: dict(zip(x['Product Name'], x['Product Price']))
).to_dict()

步骤2：提取每个活动的唯一产品配置 #

由于同一活动下的Product 1/2/3列值完全一致，直接按活动分组取第一行即可：

campaign_base = df.groupby(['Campaign Name', 'Campaign Start Date'])[['Product 1', 'Product 2', 'Product 3']].first().reset_index()

步骤3：映射生成价格列 #

遍历产品列，根据当前活动的价格映射匹配对应价格：

for i in range(1, 4):
    product_col = f'Product {i}'
    price_col = f'Product {i} Price'
    campaign_base[price_col] = campaign_base.apply(
        lambda row: price_maps[row['Campaign Name']].get(row[product_col], np.nan),
        axis=1
    )

步骤4：调整数据类型（可选） #

将价格列转换为数值类型，确保格式正确：

price_cols = [f'Product {i} Price' for i in range(1,4)]
campaign_base[price_cols] = campaign_base[price_cols].apply(pd.to_numeric)

最终得到的campaign_base就是目标格式的DataFrame。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Sean R