Python Pandas如何对DataFrame分组，将列唯一值转为编号命名的新列

依赖导入 #

import pandas as pd

示例数据构造（可跳过，直接替换为你的实际数据） #

df = pd.DataFrame({
    'case': [0,0,0,1,1,2],
    'val': ['x','y','z','x','z','y']
})

核心实现代码 #

# 生成val全局唯一值到列编号的映射
# 如需保持val在原数据中第一次出现的顺序，可去掉.sort_values()
val_unique = df['val'].sort_values().unique()
val_map = {val: idx for idx, val in enumerate(val_unique)}

# 给每行数据标记对应的目标列编号
df['col_idx'] = df['val'].map(val_map)

# 透视转换结构，重命名列得到目标结果
df1 = df.pivot(index='case', columns='col_idx', values='val')\
        .add_prefix('val')\
        .reset_index()\
        .rename_axis(columns=None)

执行后输出的df1即为符合要求的结果，缺失值会自动填充为NaN。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者emax