Python 如何在pandas中透视此数据帧

我正在尝试使用以下组件重新配置数据帧：

  Name   Date      X  Y
1 James  01/01/10  A  10
2 James  01/01/10  B  20
3 Sarah  02/01/10  A  30
4 Sarah  02/01/10  B  40
5 Sarah  03/01/10  A  50

需要将X列转换为名称和日期分组在一起的新列。我曾尝试使用pd.pivot和pd.pivot_表来获得下面的结果表，但没有成功，即

pd.pivot_表（df，index=['Name'，'Date']，columns='X'）。reset_index（）

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同时指定

值='Y'

试试这个：

将熊猫作为pd导入
从io导入StringIO
df=pd.read\u csv（StringIO（“”）
姓名日期X Y
1詹姆斯01/01/10 A你好
2詹姆斯01/01/10 B在那里
3萨拉2010年1月2日A
4 Sarah 02/01/10 B数据
5 Sarah 03/01/10 A列“”），sep=“\s+”）
打印（pd.pivot_表（df，index=['Name'，'Date']，columns='X'，values='Y'，aggfunc=lambda X:''。连接（str（v）表示X中的v））.reset_index（）

输出：

X   Name      Date        A      B
0  James  01/01/10       hi  there
1  Sarah  02/01/10  textual   data
2  Sarah  03/01/10   column    NaN

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这看起来很棒。我尝试在一个数据帧上使用它，其中Y列是非数字的，并得到错误No numeric types to aggregate。这能用同样的方法吗？按名称和日期分组时，不应存在任何重复值。@WillacyMe，是的，您可以指定自己的agg func。（例如，

aggfunc=lambda x:''.join（str（v）表示x中的v）

@willachme我已经编辑了答案，使用了一个文本的

Y

columnPerfect，谢谢！我现在只需要降低这些新列的级别，因为我有第二个名为

X   Name      Date        A      B
0  James  01/01/10       hi  there
1  Sarah  02/01/10  textual   data
2  Sarah  03/01/10   column    NaN