如何将DataFrame的attributeName列转为表头并填充对应attributeValue

我有一个名为attributes的DataFrame，存储了3个系列汽车的属性信息，数据结构如下：

attributes = {'brand': ['Honda Civic','Honda Civic','Honda Civic','Toyota Corolla','Toyota Corolla','Audi A4'],
          'attributeName': ['wheels','doors','fuelType','wheels','color','wheels'],
          'attributeValue': ['4','2','hybrid','4','red','4']
        }

result = {'brand':   ['Honda Civic','Toyota Corolla','Audi A4'],
          'wheels':  ['4','4','4'],
          'doors':   ['2','',''],
          'fuelType':['hybrid','',''],
          'color':   ['','red','']
         }

我需要将attributeName列的取值转为新列表头，每个品牌/汽车单独占一行，对应位置填充attributeValue的取值。目前使用get_dummies进行转换时，仅能得到布尔类型的结果，无法保留原始的属性值，请问该如何实现该需求？

直接使用pandas的pivot方法实现长表转宽表，再对缺失值做填充即可，代码如下：

import pandas as pd

# 构造原始DataFrame
df = pd.DataFrame(attributes)

# 长表转宽表+重置索引+空值填充为空白字符串
res_df = df.pivot(
    index='brand',
    columns='attributeName',
    values='attributeValue'
).reset_index().fillna('')

# 转为预期的字典格式
result = res_df.to_dict(orient='list')

运行上述代码后得到的result变量和预期输出完全一致。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者HedgeHog