Python中如何根据列值将表格重组为多列结构？

你需要的是数据透视操作，pd.get_dummies是用来生成独热编码的，只会输出0/1标记类别是否存在，无法填充对应的value值，所以不适用这个场景。正确的做法是用pandas的pivot或pivot_table方法：

核心实现代码 #

假设你的原始DataFrame名为df，直接使用pivot方法完成转换：

import pandas as pd

# 执行透视：以row_index为行，new_column的取值为列，填充对应的value
pivoted_df = df.pivot(
    index='row_index',
    columns='new_column',
    values='value'
).reset_index()

# 移除列索引的名称（可选，让结果更整洁）
pivoted_df.columns.name = None

处理重复值场景 #

如果同一个row_index和new_column的组合存在多个value，pivot会抛出错误。这时候改用pivot_table，指定聚合函数来处理重复值：

# 示例：取重复组合中的第一个值，也可以用sum/mean等聚合方式
pivoted_df = df.pivot_table(
    index='row_index',
    columns='new_column',
    values='value',
    aggfunc='first'  # 可替换为'sum'/'mean'等
).reset_index()
pivoted_df.columns.name = None

效果示例 #

原始数据：

转换后结果：

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Anmol Kumar