如何使用Pandas对含4列的DataFrame执行透视操作？

针对你的需求，这里提供两种简洁的实现方式，基于pandas完成：

方法一：拆分透视+合并列 #

先完成核心的透视操作，再合并与RA一一对应的ES列：

import pandas as pd

# 假设原始数据存储在df中
# 1. 执行透视：RA为行，T转成列，V为对应值
pivoted = df.pivot(index='RA', columns='T', values='V').reset_index()
# 2. 提取唯一的RA-ES映射（每个RA对应唯一ES）
es_mapping = df[['RA', 'ES']].drop_duplicates()
# 3. 合并得到最终结果
final_df = pivoted.merge(es_mapping, on='RA')

方法二：一次性透视（更高效） #

利用pivot_table将RA和ES共同作为索引，直接完成透视后整理格式：

import pandas as pd

final_df = df.pivot_table(
    index=['RA', 'ES'],
    columns='T',
    values='V'
).reset_index().rename_axis(None, axis=1)

结果说明 #

两种方法最终都会生成你需要的目标表格结构：RA作为普通列，ee/dd/hh作为列名展示对应V值，同时保留ES列。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Eli