Python 从具有相同ID的行创建列

我有这样一个df：

Id      username  age

1       michael.     34
6.      Mike.          65
7.      Stephanie.  14
1.      Mikael.        34
6.      Mick.           65

Id      username      username_2    Age

1       michael.         mikael.           34
6.      Mike.             Mick.              65
7.      Stephanie.                           14

正如您所看到的，用户名对于相同的id写得不一样。我想将所有用户名重新组合到同一行，如下所示：

Id      username  age

1       michael.     34
6.      Mike.          65
7.      Stephanie.  14
1.      Mikael.        34
6.      Mick.           65

Id      username      username_2    Age

1       michael.         mikael.           34
6.      Mike.             Mick.              65
7.      Stephanie.                           14

---

谢谢

您可以为重复的计数

Id

创建

多索引
，然后可以通过重塑，最后通过以下方式进行一些数据清理：

或
重命名从
1开始的
列：

df1 = (df.set_index(['Id', df.groupby('Id').cumcount()])['username']
         .unstack(fill_value='')
         .rename(columns = lambda x: f'username_{x+1}')
         .reset_index())
print (df1)
    Id username_1 username_2
0  1.0    michael     Mikael
1  6.0       Mike       Mick
2  7.0  Stephanie        

干得好！你现在知道我如何在不删除df的所有其他行的情况下实现这一点吗？@YoavTaieb-S有多个列，如
username
，需要对它们进行与列
username
相同的输出数据处理？是的，但我还想保留df中以前的数据。你看，我还有其他不需要此处理的列，我想保留它们。@YoavTaieb-你能用预期的输出更改有问题的数据吗？@YoavTaieb-所以更改
df.set_索引（['Id'，df.groupby（'Id'）.cumcount（）]）['username']
到
df.set_索引（['Id'，'age'，df groupby（'Id'）.cumcount（））['username']
，但与数据示例中的一样，每行需要相同的值。