Python dataframe到基于两列的dataframe列表

我有一个如下所示的数据框：

df=
         columnDate    column_key      v1   v2 ... vN
0         01/01/2000       'a'         1    3
1         01/01/2000       'b'         2    4
2         02/01/2000       'a'         3    5
3         02/01/2000       'b'         4    6
...

我想将此数据帧拆分为一个数据帧字典，一个用于原始

v1..vN

列，并将

columnDate

中的可能值作为新列，将

columns\u key

的值作为索引

对于本例，所需输出为：

output['v1']=
      01/01/2000    02/01/2000    
'a'    1               3      
'b'    2               4       

output['v2']=
      01/01/2000    02/01/2000    
'a'    3               5      
'b'    4               6   

注意：

df

中缺少的值应该用np.nan填充使用：

然后在

dict comprehension

中，通过

多索引的第一级选择：


df1 = df.set_index(['column_key','columnDate']).unstack()
print (df1)
                   v1                    v2           
columnDate 01/01/2000 02/01/2000 01/01/2000 02/01/2000
column_key                                            
'a'                 1          3          3          5
'b'                 2          4          4          6

output = {x:df1.xs(x, axis=1) for x in df1.columns.levels[0]}
print (output)
{'v1': columnDate  01/01/2000  02/01/2000
column_key                        
'a'                  1           3
'b'                  2           4, 'v2': columnDate  01/01/2000  02/01/2000
column_key                        
'a'                  3           5
'b'                  4           6}

print (output['v1'])
columnDate  01/01/2000  02/01/2000
column_key                        
'a'                  1           3
'b'                  2           4

print (output['v2'])
columnDate  01/01/2000  02/01/2000
column_key                        
'a'                  3           5
'b'                  4           6