Python 将数据帧转换为矩阵

最终，我必须对数据集执行矩阵操作

我想弄明白的是如何获取堆积的数据（特别是来自SQL的数据）并将其转换为矩阵？（它可以是2d numpy阵列）

假设我的SQL查询返回以下类型的内容：

Name Data         Value 
a    2016-05-01   5
b    2016-05-01   7
c    2016-05-01   7
a    2016-06-01   4
b    2016-06-01   3
c    2016-06-01   2
d    2016-06-01   2

我想要的输出是

Data/Name    a   b   c   d
2016-05-01   5   7   7   NaN
2016-06-01   4   3   2   2

我知道我可以循环所有的值，但我在这里寻找的是性能。是否有更直接/快速/通灵的方法？

针对数据帧使用该函数

对于给定的

df

：

df
Out[19]: 
  Name        Data  Value
0    a  2016-05-01      5
1    b  2016-05-01      7
2    c  2016-05-01      7
3    a  2016-06-01      4
4    b  2016-06-01      3
5    c  2016-06-01      2
6    d  2016-06-01      2

通过设置要从原始数据帧使用的索引和列来调用

pivot

：

df.pivot('Data', 'Name')
Out[20]: 
           Value               
Name           a    b    c    d
Data                           
2016-05-01   5.0  7.0  7.0  NaN
2016-06-01   4.0  3.0  2.0  2.0

---

非常感谢！我可以为缺少的值选择一个值吗？

df.pivot（'Data'，'Name'）.fillna（42.0）