Pandas DataFrame行转列：将TipoPromo列取值转为对应列填充Desconto值

解决方案 #

你要实现的是长表转宽表的需求，使用pivot失败大概率是因为除TipoPromo、Desconto之外的其他列存在重复的分组键组合，你可以用以下两种方法实现：

方法1：使用pivot_table（推荐，适配存在重复分组的场景） #

把除了TipoPromo、Desconto之外所有需要保留的非重复列作为index参数，TipoPromo作为columns参数，Desconto作为values参数，同时指定填充缺失值的规则即可：

import pandas as pd

# 假设你的原DataFrame名为df
# index中补充你所有需要保留的、原本存在重复的列，比如tickets等
df_wide = pd.pivot_table(
    df,
    index=['tickets', '其他需要保留的列1', '其他需要保留的列2'],
    columns='TipoPromo',
    values='Desconto',
    # 如果同一个分组下同一个TipoPromo有多个值，用sum聚合，也可以换成'mean'、'first'等符合业务逻辑的聚合方式
    aggfunc='sum',
    fill_value=0 # 没有对应TipoPromo的行填充为0，也可以设为pd.NA
).reset_index()

# 清除自动生成的列名前缀
df_wide.columns.name = None

方法2：使用groupby + unstack实现 #

如果更熟悉分组聚合的写法，也可以用下面的方式实现同样的效果：

df_wide = df.groupby(['tickets', '其他需要保留的列1', '其他需要保留的列2', 'TipoPromo'])['Desconto']\
            .sum()\
            .unstack(fill_value=0)\
            .reset_index()
df_wide.columns.name = None

补充说明 #

• 如果你确认同一个分组下不会出现同一个TipoPromo对应多个Desconto值的情况，aggfunc可以替换为'first'直接取第一个值即可
• 如果需要给新生成的列统一加前缀，可以在重置列名后加df_wide = df_wide.add_prefix('TipoPromo_')实现

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ysgramor 500