如何将Pandas groupby聚合结果的Asset_Type转为列？

你通过以下代码创建了分组聚合后的DataFrame：

Index = right_asset_df.groupby(['Year','Asset_Type']).agg({
    'Titre':'count',
    'psqm':'median',
    'Superficie':'median', 
    'Montant':'median'
}).reset_index()

当前结果中Asset_Type（包含Appart和Villa两个类别）以行的形式展示，希望将每个类别转为单独的列，实现宽表格式输出。

方法1：使用pivot方法 #

直接对聚合后的DataFrame调用pivot，指定行索引、目标列字段以及需要转换的指标：

# 转换为宽表结构
wide_df = Index.pivot(
    index='Year',
    columns='Asset_Type',
    values=['Titre', 'psqm', 'Superficie', 'Montant']
).reset_index()

# 可选：整理多层列名为单层格式，更易读取
wide_df.columns = ['_'.join(col).strip() if col[1] else col[0] for col in wide_df.columns.values]

处理后会生成类似Titre_Appart、psqm_Villa的列名，每个Asset_Type的指标会单独成列。

方法2：GroupBy后直接用unstack #

可以省略reset_index步骤，直接对GroupBy聚合结果调用unstack，将Asset_Type层级转为列：

# 聚合后直接转换结构
wide_df = right_asset_df.groupby(['Year','Asset_Type']).agg({
    'Titre':'count',
    'psqm':'median',
    'Superficie':'median', 
    'Montant':'median'
}).unstack(level='Asset_Type').reset_index()

# 可选：整理列名
wide_df.columns = ['_'.join(col).strip() if col[1] else col[0] for col in wide_df.columns.values]

内容的提问来源于stack exchange，提问作者bravopapa