Python 在两个索引上使用多列将多行转换为单行

我正在尝试从以下内容转换熊猫数据帧：

ID ID_ver type count price discount
1  1      a    4     100   20
1  1      b    3     50    0
1  2      a    4     100   30
1  2      b    3     50    5
1  2      c    1     70    10

致：

我有10种不同的可能类型和数千个ID，每个最多有10个版本

我试过：

df.drop_duplicates()
df.set_index(['ID','ID_VER','TYPE'])[['count','PRICE','DISCOUNT']].unstack()

但是得到错误：

索引包含重复的条目，无法重塑

虽然我试了很多，但我不明白为什么

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谢谢你的帮助

熊猫正在为索引使用唯一值。你设置了一个三重索引，如果你这样做的话，看起来有些观测值会有相同的三个值。结果，

pandas

抛出了一个错误

   ID  ID_ver type  count  price  discount
0   1       1    a      4    100        20 # 1, 1, a
1   1       1    b      3     50         0
2   1       1    a      4    100        30 # 1, 1, a
3   1       2    b      3     50         5
4   1       2    c      1     70        10

我可以复制您的错误，更改示例的一个值，使两个观察值具有相同的索引值：

import pandas as pd

df = pd.read_clipboard()

df.iloc[2, 1] = 1

观测值0和2现在具有相同的（未来）索引值，这将引发错误

   ID  ID_ver type  count  price  discount
0   1       1    a      4    100        20 # 1, 1, a
1   1       1    b      3     50         0
2   1       1    a      4    100        30 # 1, 1, a
3   1       2    b      3     50         5
4   1       2    c      1     70        10

ValueError:索引包含重复的条目，无法重塑

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我想你想要这样的东西：

pd.pivot_table(your_df, values=['count', 'price', 'discount'], index=['ID','ID_ver'], columns='type')

如果要从多索引列展开：

your_df.columns = ['_'.join(col).strip() for col in your_df.columns.values]

要展平行多索引，请执行以下操作：

your_df = your_df.reset_index()

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编辑：更改为pivot_表，添加了列展平、行展平

谢谢！考虑到尼古拉斯·热尔韦指出的问题，这是解决方案的一部分。

your_df = your_df.reset_index()