如何将Pandas DataFrame的分类列值转为新列生成目标宽表

你需要的是Pandas的长表转宽表操作，直接用pivot方法即可实现需求，代码如下：

import pandas as pd

# 你给出的原始df
df = pd.DataFrame(
{'Date': ['2015-02-24','2015-02-24','2015-02-25','2015-02-26'],
'Class': ['E','M','M','H'], 
'Value':[100,200,200,300]})

# 核心转换代码
df1 = df.pivot(index='Date', columns='Class', values='Value').reset_index()

如果你的实际数据里存在同一日期、同一Class对应多个Value的情况，避免pivot报错可以用pivot_table指定聚合规则，示例如下：

# aggfunc可根据需求替换为'mean'/'max'/'min'等聚合函数
df1 = df.pivot_table(index='Date', columns='Class', values='Value', aggfunc='sum').reset_index()

参数说明 #

• index：指定转换后作为行维度的列，这里填Date
• columns：指定要展开为新列的字段，这里填Class，它的唯一取值E、M、H会自动成为新列名
• values：指定填充到新表格单元格的数值来源列，这里填Value
• reset_index()：将作为行索引的Date还原为普通数据列，和你给出的预期输出格式完全匹配

转换后无匹配值的位置默认会填充为NaN，最终输出和你要求的一致。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Kath