python – 为索引提供多列的数据透视

我有一个数据帧,我想只将几行转换为列.

这就是我现在拥有的.

   Entity   Name        Date  Value
0     111  Name1  2018-03-31    100
1     111  Name2  2018-02-28    200
2     222  Name3  2018-02-28   1000
3     333  Name1  2018-01-31   2000

我想创建日期作为列,然后添加值.像这样的东西：

   Entity   Name  2018-01-31  2018-02-28  2018-03-31
0     111  Name1         NaN         NaN       100.0
1     111  Name2         NaN       200.0         NaN
2     222  Name3         NaN      1000.0         NaN
3     333  Name1      2000.0         NaN         NaN

我可以为两个不同的实体使用相同的名称.这是一个更新的数据集.

码：

import pandas as pd
import datetime

data1 = {
         'Entity': [111,111,222,333],
         'Name': ['Name1','Name2', 'Name3','Name1'],
         'Date': [datetime.date(2018,3, 31), datetime.date(2018,2,28), datetime.date(2018,2,28), datetime.date(2018,1,31)],
         'Value': [100,200,1000,2000]
    }
df1 = pd.DataFrame(data1, columns= ['Entity','Name','Date', 'Value'])

我该如何实现这一目标？有什么指针吗？谢谢大家.

解决方法:

根据您的更新,您需要具有两个索引列的pivot_table –

v = df1.pivot_table(
        index=['Entity', 'Name'], 
         columns='Date', 
         values='Value'
).reset_index()
v.index.name = v.columns.name = None

v
   Entity   Name  2018-01-31  2018-02-28  2018-03-31
0     111  Name1         NaN         NaN       100.0
1     111  Name2         NaN       200.0         NaN
2     222  Name3         NaN      1000.0         NaN
3     333  Name1      2000.0         NaN         NaN

标签：python,pandas,dataframe,pivot-table
来源： https://codeday.me/bug/20190823/1697525.html