如何用Python实现weekday列与周一至周日多列的数据互转？

正向转换：将weekday列转为多列格式 #

借助pandas的哑变量生成和分组求和功能，将单个weekday列转换为按星期拆分的多列标记格式：

import pandas as pd

# 构造输入数据
data = {
    'buyer': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C'],
    'weekday': ['Saturday', 'Friday', 'Monday', 'Tuesday', 'Thursday', 'Monday']
}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义固定星期顺序，与期望结果匹配
week_order = ['Monday', 'Tuesday', 'Wednesday', 'Thursday', 'Friday', 'Saturday', 'Sunday']

# 生成星期哑变量，按buyer分组统计出现次数
df_dummies = pd.get_dummies(df['weekday'])
df_grouped = df.groupby('buyer')[df_dummies.columns].sum().reset_index()

# 将统计值替换为标记符，调整列顺序
df_result = df_grouped.replace({1: 'Y', 0: ''})
df_result = df_result[['buyer'] + week_order]

print(df_result)

输出结果：

buyer Monday Tuesday Wednesday Thursday Friday Saturday Sunday
0     A                                                                 Y       Y       
1     B     Y       Y                 Y                            
2     C     Y                                                        

反向转换：从多列格式转回weekday列 #

使用melt函数将宽表转长表，筛选标记为Y的记录即可恢复原始格式：

# 反向转换恢复原始数据结构
df_reversed = df_result.melt(
    id_vars='buyer',
    value_vars=week_order,
    var_name='weekday',
    value_name='flag'
)
# 过滤有效标记行，清理冗余列
df_reversed = df_reversed[df_reversed['flag'] == 'Y'].drop(columns='flag').reset_index(drop=True)

print(df_reversed)

输出结果：

buyer    weekday
0     B     Monday
1     C     Monday
2     B    Tuesday
3     B   Thursday
4     A     Friday
5     A   Saturday

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ghostabx