如何用Pandas自动将含属性名/值的CSV转换为宽格式？

完全不用自己写逐行循环的代码，Pandas内置了专门的方法可以快速实现长格式到宽格式的转换，效率比手动循环高得多，尤其是数据量较大的时候。

具体步骤：

• 第一步：直接用pd.read_csv()读取CSV文件到DataFrame，不需要手动把CSV转字典再转DataFrame，这一步Pandas已经帮你做好了。
• 第二步：用pivot()或pivot_table()方法完成格式转换：
  • 如果你的数据中，每个行ID+属性名的组合是唯一的，用pivot()就足够了
  • 如果存在重复的行ID+属性名组合，需要用pivot_table()指定聚合方式（比如取第一个值、求和、求均值等）

示例代码（假设CSV的三列名为row_id、attr_name、attr_value）：

import pandas as pd

# 读取长格式CSV
df_long = pd.read_csv('your_data.csv')

# 转换为宽格式（无重复组合时用）
df_wide = df_long.pivot(
    index='row_id',
    columns='attr_name',
    values='attr_value'
).reset_index()

# 若存在重复组合，用pivot_table指定聚合方式，比如取第一个出现的值
# df_wide = df_long.pivot_table(
#     index='row_id',
#     columns='attr_name',
#     values='attr_value',
#     aggfunc='first'
# ).reset_index()

转换完成后，df_wide就是你想要的宽格式数据：以row_id为普通列（或者保留为索引），每个attr_name作为单独的列，对应单元格是attr_value的值。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Zen Zac