Python 如何对一列使用pivot/groupby并连接其他列？

我想根据一列（月）和其他列做一个数据透视/表格摘要。这里的关键是我不知道expect（Month和Calculated）的列名，因此info1和info2的列名可能会更改，因此我无法硬编码它们，但我可以硬编码Month和Calculated。输入为：

我已经尝试了pivot表，但它没有显示所有列，也没有执行我需要的操作

import pandas as pd
from collections import OrderedDict

d = {'Month': [1, 2, 2],
     'Calculated': [300, 400, 460],
     'info1': ["my info", "i really need the tech", "some more info"], 
     'info2': ["sales are good", "lets do more tech", "my third line"]}

df = pd.DataFrame(data=d)

df.to_csv("myfile.csv")


df1 = df.pivot_table(index = ['Month'], aggfunc=lambda x: ' '.join(x)).reset_index()

df1.to_csv("myfile1.csv")

我希望所有列都会在那里，按月份分组并连接其他列。预期产量为

请不要担心csv部分，我这样做是为了截图回答这个问题

解决方案：

df.astype(str).pivot_table(index = ['Month'], aggfunc=lambda x: '\n'.join(x)).reset_index().reindex(columns=df.columns)

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您需要首先使用

astype（str）

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它不会产生预期的输出Hanks很多！这很有帮助。一个快速的后续问题，它改变了列的顺序。如果我想要一个月的时间，我能做些什么。（它将计算出的数据发送到最后）@shaucha

df.astype（str）.pivot\u table（index=['Month']，aggfunc=lambda x:''.join（x））.reset\u index（）.reindex（columns=df.columns）

add reindex在最后，它将确保列的顺序与原始列相同df@user32185“你什么意思？”文本，谢谢！效果很好，我刚刚添加了“\n”，效果很好。

df.astype(str).pivot_table(index = ['Month'], aggfunc=lambda x: '\n'.join(x)).reset_index()