Julia ArgumentError:未找到键列取消堆栈错误？

我有一个类似下面的df

样本输入：

4×2 DataFrame
│ Row │ col1   │ col2  │
│     │ String │ Int64 │
├─────┼────────┼───────┤
│ 1   │ l1     │ 1     │
│ 2   │ l2     │ 2     │
│ 3   │ l1     │ 3     │
│ 4   │ l2     │ 4     │

我想把上面的df转换成下面这样

预期df：

2×2 DataFrame
│ Row │ l1    │ l2    │
│     │ Int64 │ Int64 │
├─────┼───────┼───────┤
│ 1   │ 1     │ 2     │
│ 2   │ 3     │ 4     │

---

我尝试了unstack方法

unstack（df，“col1”，“col2”）

，但是我得到了

ArgumentError:没有找到键列。我明白，没有钥匙是不可能解开的。如何将上述df转换为预期df？
DataFrames.jl要求您为行指定键，以便通过这些键执行匹配：

julia> df = DataFrame(col1=["l1", "l2", "l1", "l2"], col2=1:4, rowkey=[1,1,2,2])
4×3 DataFrame
│ Row │ col1   │ col2  │ rowkey │
│     │ String │ Int64 │ Int64  │
├─────┼────────┼───────┼────────┤
│ 1   │ l1     │ 1     │ 1      │
│ 2   │ l2     │ 2     │ 1      │
│ 3   │ l1     │ 3     │ 2      │
│ 4   │ l2     │ 4     │ 2      │

julia> unstack(df, "col1", "col2")
2×3 DataFrame
│ Row │ rowkey │ l1     │ l2     │
│     │ Int64  │ Int64? │ Int64? │
├─────┼────────┼────────┼────────┤
│ 1   │ 1      │ 1      │ 2      │
│ 2   │ 2      │ 3      │ 4      │

为什么?？假设您的数据如下所示：

julia> df = DataFrame(col1=["l1", "l2", "l1", "l2","l1"], col2=1:5, rowkey=[1,1,3,3,2])
5×3 DataFrame
│ Row │ col1   │ col2  │ rowkey │
│     │ String │ Int64 │ Int64  │
├─────┼────────┼───────┼────────┤
│ 1   │ l1     │ 1     │ 1      │
│ 2   │ l2     │ 2     │ 1      │
│ 3   │ l1     │ 3     │ 3      │
│ 4   │ l2     │ 4     │ 3      │
│ 5   │ l1     │ 5     │ 2      │

julia> unstack(df, "col1", "col2")
3×3 DataFrame
│ Row │ rowkey │ l1     │ l2      │
│     │ Int64  │ Int64? │ Int64?  │
├─────┼────────┼────────┼─────────┤
│ 1   │ 1      │ 1      │ 2       │
│ 2   │ 2      │ 5      │ missing │
│ 3   │ 3      │ 3      │ 4       │

如果没有
：rowkey
，则无法判断是否确实希望
：l2
中的第二行包含缺少的值

这就是
unstack
的工作原理，因为它是一个通用函数，所以它使用行键来执行匹配。如果您想要的是假设：


所有组的顺序相同
所有组的长度都相同

写下：

julia> DataFrame([first(sdf.col1) => sdf.col2 for sdf in groupby(df, :col1)])
2×2 DataFrame
│ Row │ l1    │ l2    │
│     │ Int64 │ Int64 │
├─────┼───────┼───────┤
│ 1   │ 1     │ 2     │
│ 2   │ 3     │ 4     │

或者更一般的模式

julia> DataFrame([key.col1 => sdf.col2 for (key, sdf) in pairs(groupby(df, :col1))])
2×2 DataFrame
│ Row │ l1    │ l2    │
│     │ Int64 │ Int64 │
├─────┼───────┼───────┤
│ 1   │ 1     │ 2     │
│ 2   │ 3     │ 4     │

完美的解释。谢谢你的回答。