如何转置按Date分组的DataFrame数据？

原始DataFrame结构 #

Date     Name                   
01-2021  Mark                     714.53
         Chris                 112681.49
         Ashley                  3127.07
         Brad                   16875.00
         Michelle              429520.04
                                 ...    
12-2021  Mark                  429520.04
         Chris                 975261.29
         Ashley                377449.79
         Brad                   53391.73
         Michelle                4286.00

目标格式 #

Name        01-2021           12-2021
Mark         714.53         429520.04
Chris     112681.49         975261.29
Ashley      3127.07         377449.79
Brad       16875.00          53391.73
Michelle  429520.04           4286.00

解决方案 #

用Pandas的unstack()方法可快速实现转换，步骤如下：

1. 设置数值列名：如果原始DataFrame的数值列未命名，先给它指定列名（比如Value）：

df.columns = ['Value']

2. 转置索引层级：将Date层级的行索引转换为列索引：

# 把Date从行索引转为列，Name保留为行索引
transposed_df = df.unstack(level='Date')

3. 清理列名结构：移除自动生成的列层级，只保留日期作为列名：

transposed_df.columns = transposed_df.columns.get_level_values(1)

4. 调整索引为普通列：将Name从行索引转为第一列，同时清除多余的轴标签：

transposed_df = transposed_df.reset_index().rename_axis(None, axis=1)

完整示例代码 #

import pandas as pd

# 模拟原始DataFrame数据
data = [
    ('01-2021', 'Mark', 714.53),
    ('01-2021', 'Chris', 112681.49),
    ('01-2021', 'Ashley', 3127.07),
    ('01-2021', 'Brad', 16875.00),
    ('01-2021', 'Michelle', 429520.04),
    ('12-2021', 'Mark', 429520.04),
    ('12-2021', 'Chris', 975261.29),
    ('12-2021', 'Ashley', 377449.79),
    ('12-2021', 'Brad', 53391.73),
    ('12-2021', 'Michelle', 4286.00)
]

df = pd.DataFrame(data, columns=['Date', 'Name', 'Value']).set_index(['Date', 'Name'])

# 执行转置操作
transposed_df = df.unstack(level='Date')
transposed_df.columns = transposed_df.columns.get_level_values(1)
transposed_df = transposed_df.reset_index().rename_axis(None, axis=1)

print(transposed_df)

运行代码后输出的结果与目标格式完全一致。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Samir112