Python 3.x 熊猫中的Groupby、transpose和append？

我有一个数据框，看起来像这样：

userid  name1  name2  ... name10

每个用户有10条记录。现在，我想创建一个如下所示的数据帧：

userid  name1  name2  ... name10

这意味着我需要反转列

name

的每10条记录，并附加到一个新的数据帧

那么，它是如何做到的呢？有什么方法可以在Pandas中实现吗？

groupby（'userid'）

然后在每个组内重置索引，以便在组间一致地枚举。然后

unstack

以获取列

df.groupby('userid')['name'].apply(lambda df: df.reset_index(drop=True)).unstack()

示范

如果不想将

用户ID

作为索引，请在末尾添加

reset_index

df.sort_values('userid').groupby('userid')['name'].apply(lambda df: df.reset_index(drop=True)).unstack().reset_index()

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先生，你是我的英雄。感谢您的解释：）是否可以包括如何折叠额外的

userid

行？我模模糊糊地记得有一种方法可以做到这一点。（很遗憾，我记不起来了：（）