Python 如何将数据从数据帧的一列拆分为新数据帧的多列

我想从这个数据帧（我们称之为df1）分割数据：

因此，我创建了一个新的数据帧（我们称之为df2），如下所示：

YEAR   XXXX_DIFF   ZZZZ_DIFF
2013   5.50        6.50
2014   4.50        3.50

df2 = df1[['YEAR','CODE','DIFF']].query('CODE == "XXXX"')

我想我是按年份分组，并将DIFF中的单列结果拆分为特定的代码匹配。我试过这样的方法：

YEAR   XXXX_DIFF   ZZZZ_DIFF
2013   5.50        6.50
2014   4.50        3.50

df2 = df1[['YEAR','CODE','DIFF']].query('CODE == "XXXX"')

我知道我可以重命名列并删除多余的列，但我不确定如何将ZZZZ DIFF值传递到df2？

IIUC

 df = (df
       #I use the first method because groupby automatically sorts
       #the largest will be at the top
       #first method gets the first row for each group
       .groupby(['YEAR','CODE'],as_index=False)['DIFF'].first()
       .query('CODE.isin(["XXXX","ZZZZ"])')
       .pivot(index='YEAR', columns = 'CODE'))

 #this lumps the multiindex columns into one
 #the reversed method flips the positions to match ur expected output
 df.columns = ['_'.join(reversed(i)) for i in df.columns.to_flat_index()]

df.reset_index()

    YEAR    XXXX_DIFF   ZZZZ_DIFF
0   2013        5.5       6.5
1   2014        4.5       3.5

IIUC

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可以先设置索引和取消堆栈，最后删除不需要的列级别并重命名

(
    df1.loc[df.CODE!='YYYY']
    .set_index(['YEAR', 'CODE'])
    .unstack()
    .pipe(lambda x: x.set_axis(x.columns.droplevel(0)+'_DIFF',
                               axis=1, inplace=False))
)


CODE    XXXX_DIFF   ZZZZ_DIFF
YEAR        
2013    5.5         6.5
2014    4.5         3.5

---

可以先设置索引和取消堆栈，最后删除不需要的列级别并重命名

(
    df1.loc[df.CODE!='YYYY']
    .set_index(['YEAR', 'CODE'])
    .unstack()
    .pipe(lambda x: x.set_axis(x.columns.droplevel(0)+'_DIFF',
                               axis=1, inplace=False))
)


CODE    XXXX_DIFF   ZZZZ_DIFF
YEAR        
2013    5.5         6.5
2014    4.5         3.5

使用++：

out = (df.pivot(*df).filter(['XXXX','ZZZZ']).add_suffix('_DIFF')
                   .reset_index().rename_axis(None,axis=1))

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使用++：

out = (df.pivot(*df).filter(['XXXX','ZZZZ']).add_suffix('_DIFF')
                   .reset_index().rename_axis(None,axis=1))

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