Pandas如何基于指定列取值生成对应列名的新列实现长表转宽表

你需要的是长表转宽表的操作，以下是可直接运行的Pandas实现方案：

方案1：pivot方法（适配无重复匹配项场景） #

如果你的数据中不存在「同一datetime、同一column对应多条data记录」的情况，直接用pivot即可：

result = df.pivot(columns='column', values='data')

方案2：set_index + unstack组合方案 #

逻辑更灵活，兼容性强：

result = df.set_index('column', append=True)['data'].unstack('column')

兼容重复匹配项场景 #

如果实际业务数据存在同维度多条记录的情况，可使用pivot_table指定聚合规则（示例用sum求和，可按需替换为mean、first等聚合函数）：

import pandas as pd
result = pd.pivot_table(
    df,
    index=df.index,
    columns='column',
    values='data',
    aggfunc='sum'
)

以上代码运行后得到的result即为你需要的结构，无匹配值的位置会自动填充NaN。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Mike