如何将Pandas多列分组聚合结果转为按id单行的宽表

现有一段处理时间序列数据的代码：

# 把时间戳转成毫秒
relevant_data_pdf['milli'] = pd.to_datetime(relevant_data_pdf['timestamp']).astype(np.int64) / int(1e6)

# 排序（inf_day取值1到7）
relevant_data_pdf = relevant_data_pdf.sort_values(['id', 'inf_day', 'milli'])

# 计算连续行的时间差
relevant_data_pdf['milli_diff'] = relevant_data_pdf.groupby(['id', 'inf_day'])['milli'].diff()

# 多指标聚合
relevant_data_pdf = relevant_data_pdf.groupby(['id', 'inf_day']).agg(avg=('milli_diff', np.mean),
                                                               median=('milli_diff', np.median),
                                                               max=('milli_diff', np.max),
                                                               min=('milli_diff', np.min))

运行后得到多层索引的DataFrame结果：

avg     median         max        min
id inf_day                                                
1  1        8.060000e+06  7200000.0  16500000.0   480000.0
   2        1.200333e+06  1771000.0   1800000.0    30000.0
   3        5.400000e+06  5400000.0   7200000.0  3600000.0
2  0        1.800000e+06  1800000.0   3600000.0        0.0
   2        0.000000e+00        0.0         0.0        0.0
   3        0.000000e+00        0.0         0.0        0.0

需要将结果转换为每个id对应一行，列名格式为{inf_day}_{metric_name}（例如1_avg、2_median）的形式。

可以通过pandas的unstack()方法调整索引层级，再合并列名实现需求：

# 将inf_day从行索引转成列的上层级
df_unstacked = relevant_data_pdf.unstack(level='inf_day')

# 拼接列名为inf_day_metric的格式
df_unstacked.columns = [f'{day}_{metric}' for metric, day in df_unstacked.columns]

# 可选：将id从索引转为普通列
result = df_unstacked.reset_index()

处理后得到的结果示例：

id    1_avg    1_median      1_max     1_min    2_avg  2_median    2_max   2_min    3_avg  ...
0   1  8.06e+06  7200000.0  16500000.0  480000.0  1.2e+06  1771000.0  1800000.0  30000.0  5.4e+06  ...
1   2       NaN        NaN         NaN       NaN      0.0        0.0       0.0      0.0      0.0  ...

如果需要填充缺失值（比如id=1没有inf_day=0的数据会显示NaN），可以追加fillna()：

result = df_unstacked.reset_index().fillna(0)

关键逻辑说明 #

• unstack(level='inf_day')：指定将inf_day这个行索引层级转换为列的层级，此时列名会变成(指标名, inf_day值)的元组形式
• 列表推导式遍历列名元组，拼接成要求的{inf_day}_{metric_name}格式
• reset_index()：按需将id从索引转为普通列，让结果更符合"每行对应一个id"的直观结构

内容的提问来源于stack exchange，提问作者nirkov