如何在Jupyter Notebook中转置DataFrame的部分数据？

你需要的是将长格式数据转换为宽格式，而非直接对整个DataFrame转置。用Pandas的pivot()方法就能精准实现需求，且适配你这种大型数据集：

代码实现 #

假设数据集已加载为Pandas DataFrame df，执行以下代码：

# 重塑数据：Region作为行，Date作为列，填充对应Value
pivoted_df = df.pivot(index='Region', columns='Date', values='Value')
# 将Region从索引转回普通列
pivoted_df = pivoted_df.reset_index()
# 移除列名的层级标签（可选，让输出更整洁）
pivoted_df.columns.name = None

代码说明 #

• pivot(index='Region', columns='Date', values='Value')：指定以Region为行分组依据，Date的不同取值作为新列，Value填充对应位置的数值，完全匹配你要的输出结构。
• reset_index()：因为pivot会把Region设为索引，这一步将它转回普通列，和示例输出一致。
• 移除columns.name是为了去掉输出中列名上方的Date标签，让表头更简洁。

特殊情况处理 #

如果数据中存在同一Region+Date组合对应多个Value的情况，改用pivot_table()并指定聚合函数（比如取均值）：

pivoted_df = df.pivot_table(index='Region', columns='Date', values='Value', aggfunc='mean').reset_index()
pivoted_df.columns.name = None

内容的提问来源于stack exchange，提问作者uglysoup