如何用Pandas将指定格式DataFrame行转列？.T()方法无效

原始DataFrame：

id |feature   count
A  |apples      2
A  |oranges     5
A  |pears       9
A  |mandarines  12

目标格式：

apples oranges pears mandarines
A    2     5      9      12

用.T转置没用是因为转置只是单纯互换行列，没法把feature列的取值转成新的列名、count列的值对应填充。正确的做法是用透视操作，两种常用方法：

方法1：使用pivot（无重复组合时用） #

先构造原始数据：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'id': ['A', 'A', 'A', 'A'],
    'feature': ['apples', 'oranges', 'pears', 'mandarines'],
    'count': [2, 5, 9, 12]
})

执行转换：

# 把id设为索引，feature转成列，count作为填充值
result = df.pivot(index='id', columns='feature', values='count')

输出结果就是你要的格式：

feature  apples  oranges  pears  mandarines
id                                         
A             2        5      9          12

如果想去掉feature这个列名层级，可以加一行：

result.columns.name = None

方法2：使用pivot_table（有重复id+feature组合时用） #

如果你的数据里同一个id和feature有重复行，需要聚合（比如求和、取均值），用这个方法：

# aggfunc指定聚合方式，这里用sum
result = df.pivot_table(index='id', columns='feature', values='count', aggfunc='sum')

内容的提问来源于stack exchange，提问作者rrttllu