如何使用pandas将DataFrame列值转行为指定格式的透视表

你之前的pivot调用参数错误，你将sample也传入了columns参数，导致结果不符合预期，正确的处理逻辑如下：

1. 构造测试数据验证逻辑 #

import pandas as pd

# 构造和你示例一致的原始数据
raw_data = [
    ['a', 'A', 'G', 1.0],
    ['a', 'C', 'T', 4.0],
    ['a', 'GGG', 'AAC', 1.0],
    ['b', 'A', 'G', 1.0],
    ['b', 'C', 'T', 4.0],
]
df = pd.DataFrame(raw_data, columns=['sample', 'REF', 'ALT', '#'])

2. 核心透视转换 #

# 行索引设为sample，列索引设为REF+ALT的组合，值取#列，缺失值填充为0
pivot_result = df.pivot(
    index='sample',
    columns=['REF', 'ALT'],
    values='#'
).fillna(0).astype(int)

执行后得到的结果默认是双层列索引结构，第一层为REF值，第二层为ALT值，和你需要的结构完全匹配：

3. 适配你要求的打印格式 #

如果你需要把REF、ALT作为前两行显示成你给出的示例格式，可以增加转置处理：

formatted_df = pivot_result.T.reset_index()
print(formatted_df)

输出结果：

REF  ALT  a  b
0     A    G  1  1
1     C    T  4  4
2   GGG  AAC  1  0

补充说明 #

如果你示例目标输出最后多出的(C,A)列是需要强制保留的组合，你可以提前将该组合的空记录插入原始数据，再执行透视即可对应生成数值为0的列。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user17153595