如何筛选DataFrame并将指定ID_2对应的Value转为新列

AI 小北

2026-7-30

解决DataFrame筛选与列转置问题

原始数据集

ID	ID_2	Value
12	34	100
12	56	200
12	78	300

需求说明

筛选出ID_2取值为34、56、78的行
将每个ID_2对应的Value值转为独立列，最终得到指定结构的DataFrame

实现代码

import pandas as pd

# 初始化原始DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'ID': [12, 12, 12],
    'ID_2': [34, 56, 78],
    'Value': [100, 200, 300]
})

# 1. 筛选目标行
target_id2 = [34, 56, 78]
filtered_df = df[df['ID_2'].isin(target_id2)]

# 2. 转置为多列并自定义列名
result = filtered_df.pivot(index='ID', columns='ID_2', values='Value').reset_index()
result.columns = ['ID', 'New column', 'New column_2', 'New column_3']

print(result)

代码说明

筛选逻辑：利用isin()方法快速匹配ID_2在目标列表中的记录，精准过滤数据；
列转置：pivot()方法通过指定index（分组依据ID）、columns（转置的列ID_2）、values（取值列Value），实现行转列；
列名调整：将pivot生成的默认列名（原ID_2的数值）替换为需求中的自定义名称，reset_index()确保ID作为普通列存在。