Pandas 使用多个索引重塑数据帧

我需要重塑我的数据框架，使其宽而不是长，将每个日期显示为列标题和状态和变量名的两个索引。我尝试过使用转置（）、熔化（）、堆栈（）、取消堆栈（）、枢轴（）和设置索引（）都没有成功。请告知

我最接近的解决方案是

forecast。设置_索引（['State'，'Revenue'，'YoY\u Change]）

或

forecast。设置_索引（['Date']）。T

以转换日期列，但两者都不是正确的解决方案

我的数据如下所示：

我需要它看起来像这样：

---

这是

melt

，后面是

pivot

：

(df.melt(['State','Date'])
   .pivot_table(index=['State', 'variable'], columns='Date', values='value', aggfunc='first')
)

---

我收到一个错误，没有可聚合的数值类型。@JCM将

agg_func='first'

传递到

pivot\u table

。Quang，您能帮助我了解此解决方案的工作原理吗？我不明白为什么我们要将状态和日期融为一体，然后在没有称为“变量”和“值”的变量时将“变量”和“值”传递给pivot_table（）。打印

df.melt（['state'，'date']）

以查看数据如何变化。基本上，它将

状态

和

日期

保留为列，并将

收入

，

年变化

放在名为

变量

的新列中，同时将值放在

值

列中。接下来是透视表。您可以从文档中阅读有关

melt

和

pivot\u表的信息。