如何在Pandas/Python中将（x，y，k）转换为k矩阵，其中x为行，y为列？

根据标题，我有一个包含坐标和值（z）的数据框，如：

导致：

   x  y  k
0  0  0  0
1  0  1  0
2  0  2  0
3  1  0  0
4  1  1  1
5  1  2  2
6  2  0  0
7  2  1  2
8  2  2  4

我想获得：

   0  1  2
0  0  0  0
1  0  1  2
2  0  2  4

（其中，

x

值现在是行，

y

值现在是列）

对熊猫来说，什么是最具蟒蛇风格的方式

这类似于从稀疏矩阵获得矩阵的密集表示。 注意：

x

和

y

值可以是任何值（不一定是恰好映射到索引的整数）

p、 我知道我可以做两个手动循环，但这正是我试图避免的。

您可以使用：

为了匹配所需的输出，您可以使用：

pd.DataFrame(df.pivot(index='x', columns='y', values='k').values)
   0  1  2
0  0  0  0
1  0  1  2
2  0  2  4

---

这绝对是重复的，我只是不知道这被称为

pivot

df.pivot(index='x', columns='y', values='k')
y  0  1  2
x         
0  0  0  0
1  0  1  2
2  0  2  4

pd.DataFrame(df.pivot(index='x', columns='y', values='k').values)
   0  1  2
0  0  0  0
1  0  1  2
2  0  2  4