如何用Pandas的pivot_table将指定表格转为目标透视表？

我是一名新手，想把包含Discipline、MR Cat、Field、Qty、Currency、Price列的原始表格，通过Pandas的pivot_table转成目标格式：行展示Discipline、MR Cat、Field、Qty，列按Currency（如USD、EUR）展开，单元格对应对应分组下的Price求和值。

我试了这段代码但没得到想要的结果：

df2=df.pivot_table(index=['Discipline','MR Cat','Field','Qty'],columns=['Currency'],values=['Price'],fill_value=0,aggfunc=sum)
print(df2.reset_index()) 

问题出在哪 #

1. 用了values=['Price']，会让透视表生成多层列结构（顶层是Price，下层才是Currency），和目标格式的扁平列不符
2. 重置索引后，列的轴标签（Currency）还会保留，影响最终格式

修正后的代码 #

# 生成透视表，values用单个字符串而非列表，避免多层列
df2 = df.pivot_table(
    index=['Discipline', 'MR Cat', 'Field', 'Qty'],
    columns='Currency',
    values='Price',
    fill_value=0,
    aggfunc='sum'
)

# 重置索引把层级索引转为普通列，同时移除列的轴标签
df2 = df2.reset_index().rename_axis(None, axis=1)

print(df2)

代码说明 #

• values='Price'：让透视表直接以Currency作为列名，不会生成Price顶层列
• rename_axis(None, axis=1)：去掉列上方的Currency标签，让列名完全匹配目标格式
• 如果原始数据存在重复的分组组合，aggfunc='sum'会自动对Price求和，符合需求

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Panda