如何对pandas DataFrame使用unstack实现指定行列转换效果？

要实现你需要的长表转宽表效果，按以下方式正确使用unstack即可：

核心逻辑 #

unstack是对DataFrame的多级索引做层级展开，你之前调用失败大概率是没有提前把需要作为行、列维度的字段设置为多级索引。

实现代码 #

首先构造示例数据（你可以跳过这步直接用你自己的df）：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'job_Id': [1,2,3,1,2,3],
    'Company_Name': ['X','X','X','y','y','y'],
    'Min_Salary': [50,12,45,63,75,25]
})

方法1：用unstack实现

df_output = df.set_index(['job_Id', 'Company_Name'])['Min_Salary']\
              .unstack(level='Company_Name')\
              .reset_index()

方法2：用pivot实现（宽表转换更直观的写法）

如果你不想记unstack的索引逻辑，直接用pandas内置的pivot方法做宽表转换更不容易出错：

df_output = df.pivot(
    index='job_Id',
    columns='Company_Name',
    values='Min_Salary'
).reset_index()

如果需要和你给出的示例格式完全对齐，去掉列顶部的Company_Name索引标记，额外加一行代码即可：

df_output.columns.name = None

两种方法调整后得到的df_output都和你给出的预期结果完全一致。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者James Lin