Python 如何在Pandas中设置timeseries数据的功能？

我的数据结构如下：

Group, ID, Time, Feat1, Feat2, Feat3
A, 1, 0, 1.52, 2.94, 3.1
A, 1, 2, 1.67, 2.99, 3.3
A, 1, 4, 1.9, 3.34, 5.6

Group, ID, Feat1_Time0, Feat1_Time2, Feat1_Time4, Feat2_Time0, Feat2_Time2, Feat2_Time4, Feat3_Time0, Feat3_Time2, Feat3_Time4
A, 1, 1.52, 2.94, 3.1, 1.67, 2.99, 3.3, 1.9, 3.34, 5.6

在这些数据中，有些人已经被反复测量过

我希望重新构造数据，使每个要素时间组合都是一个唯一的列，如下所示：

Group, ID, Time, Feat1, Feat2, Feat3
A, 1, 0, 1.52, 2.94, 3.1
A, 1, 2, 1.67, 2.99, 3.3
A, 1, 4, 1.9, 3.34, 5.6

Group, ID, Feat1_Time0, Feat1_Time2, Feat1_Time4, Feat2_Time0, Feat2_Time2, Feat2_Time4, Feat3_Time0, Feat3_Time2, Feat3_Time4
A, 1, 1.52, 2.94, 3.1, 1.67, 2.99, 3.3, 1.9, 3.34, 5.6

有没有一种简单的方法来处理这个问题，而不使用for循环？我已经尝试使用for-loop方法来实现我所需要的功能，但它既不雅观又笨重，而且给定104列的实际数据，也需要一段时间

df = pd.DataFrame({'Group': {0: 'A', 1: 'A', 2: 'A', 3: 'A', 4: 'A', 5: 'A'},
                   'Time': {0: 0, 1: 2, 2: 4, 3: 0, 4: 2, 5: 4},
                   'ID': {0: 1, 1: 1, 2: 1, 3: 2, 4: 2, 5: 2},
                   'Feat1': {0: 1.52, 1: 1.6699999999999999, 2: 1.8999999999999999, 3: 1.52, 4: 1.6699999999999999, 5: 1.8999999999999999},
                   'Feat3': {0: 3.1000000000000001, 1: 3.2999999999999998, 2: 5.5999999999999996, 3: 3.1000000000000001, 4: 3.2999999999999998, 5: 5.5999999999999996},
                   'Feat2': {0: 2.9399999999999999, 1: 2.9900000000000002, 2: 3.3399999999999999, 3: 2.9399999999999999, 4: 2.9900000000000002, 5: 3.3399999999999999}})

df1 = df.set_index(['Group', 'ID', 'Time']).unstack()
df1

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天才！如果每个人都有其他重复的特征，比如说，一个二进制字符也会在每个人身上重复，该怎么办？我试图直接使用您的代码，但出现了一个未堆叠的错误-

ValueError:Index包含重复的条目，无法重塑

，只是为了澄清一点，我尝试了使用合成数据，没有问题。对我来说，这一定是一个数据问题……我建议再问一个问题，因为我必须查看数据。我希望我能分享数据——这是来自梦想呼吸病毒挑战赛的数据，并且有严格的数据共享禁令（无论如何，谢谢你的帮助：）