Python 熊猫分组依据：此实例中的用法

尽管提供了广泛的帮助，但我无法想出如何做到以下几点：

给定此数据集（df）：

变成

      CORE1 CORE2 CORE3
alfa  0.1   0.3   0.9
beta  0.7   0.4   0.05
gamma 0.2   0.3   0.05

我猜是在

df.groupby（by='ptf'）

行中的某个地方，以及之后的某个地方。什么是真正需要理解的

编辑：

print(df.dtypes)

# 1st - works but takes numerate index - not what I want
print(df.pivot(columns='ptf', values='value'))
# 2nd - textbook made - does not work
print(df.pivot(index='name', columns='ptf', values='value'))
# 3rd - same as 2nd but with different constructor
print(pd.pivot_table(df, index='name', values='value', columns='ptf'))

有什么帮助吗？

使用：

---

这是正确的方法，但我得到了相同的错误，一些用户在这里输入了（）ValueError:Index包含重复的条目，无法重塑您需要的

（df.pivot\u table（Index='name'，columns='ptf'，values='value'））

使用的是

aggfunc

，默认值是

aggfunc=np。如果重复，则表示
。使用示例更好地解释是和。也尝试过<代码>本例中的错误：pandas.core.base.DataError:没有要聚合的数值类型
什么是
df.dtypes
？列
值
包含数字，但
dtype
不是
float
？或者列
values
包含一些文本？
print（df.dtypes）
ptf object name object value object dtype:object

我总是想指出一个关于旋转和堆叠的好介绍。

print(df.dtypes)

# 1st - works but takes numerate index - not what I want
print(df.pivot(columns='ptf', values='value'))
# 2nd - textbook made - does not work
print(df.pivot(index='name', columns='ptf', values='value'))
# 3rd - same as 2nd but with different constructor
print(pd.pivot_table(df, index='name', values='value', columns='ptf'))

print (df.pivot(index='name', columns='ptf', values='value'))
ptf    CORE1  CORE2  CORE3
name                      
alfa     0.1    0.3   0.90
beta     0.7    0.4   0.05
gamma    0.2    0.3   0.05