在Python中按唯一列键分组数据并连接（透视表）

我对pandas和python还不熟悉，我正在尝试改变.csv中提供的数据。数据的结构应确保在同一列中具有相应收盘和日期的股票代码是连续的

例如：

               TIC     CLOSE
DATE                        
1984-01-03   0223B  25.37500
1984-01-04   0223B  25.75000
1984-01-05   0223B  25.75000
1983-12-30   0485B  21.37500
1984-01-03   0485B  21.37500
1984-01-04   0485B  22.50000
1983-12-30   0491B  17.75000
1984-01-03   0491B  17.50000
1984-01-04   0491B  17.62500
1983-12-30   3614B  74.25000
1984-01-03   3614B  73.25000
1984-01-04   3614B  76.00000
1993-07-01   3615B  47.25000
1993-07-02   3615B  47.25000
1993-07-06   3615B  46.40625
1983-12-30  3ABNKQ   4.75000
1984-01-03  3ABNKQ   5.00000
1984-01-04  3ABNKQ   5.62500
1983-12-30   3ACKH  55.25000
1984-01-03   3ACKH  54.50000
1984-01-04   3ACKH  55.25000 

我想重塑数据，这样我将有一个pandas数据框，其中每个列都将是一个带有各自关闭的标记器，如果没有日期行键的数据，它将有NaN（'左'连接）

我试过这样的方法：

sp = pd.read_csv('D:\Stocks.csv')
sp = pd.DataFrame(sp)
sp.columns = ['TIC', 'DATE', 'CLOSE']
sp.index = pd.to_datetime(sp['DATE'])
sp = sp[['TIC', 'CLOSE']]
unique_tickers = sp['TIC'].unique()

s0 = sp[sp['TIC'] == unique_tickers[0]]
s0 = pd.DataFrame(s0['CLOSE'])
s1 = sp[sp['TIC'] == unique_tickers[1]]
s1 = pd.DataFrame(s1['CLOSE'])

s0s1 = pd.concat([s0, s1], axis = 1)
s0s1.columns = unique_tickers[0:2]

for i in range(len(unique_tickers)):
    sx = sp[sp['TIC'] == unique_tickers[i]]
    sx = pd.DataFrame(sx['CLOSE'])
    s0s1 = pd.concat([s0s1, sx], axis = 1)

我想我可以破解上面的代码，让它工作，但我认为有一个更优雅的解决方案。有什么想法吗

谢谢

我得到了原始问题的解决方案（感谢BrenBarn）：

但是当我在一个更大的.csv上运行它时，我遇到了以下错误

ValueError:索引包含重复的条目，无法重塑

我试图找到一个解决方案，尝试sp.groupby（'TIC'），然后获取所有唯一的'Date'行键，但它可以找出语法。。再次感谢您的帮助

这就是你想要的吗

>>> d.reset_index().pivot(index='DATE', columns="TIC", values="CLOSE")
TIC          0223B   0485B   0491B  3614B     3615B  3ABNKQ  3ACKH
DATE                                                              
1983-12-30     NaN  21.375  17.750  74.25       NaN   4.750  55.25
1984-01-03  25.375  21.375  17.500  73.25       NaN   5.000  54.50
1984-01-04  25.750  22.500  17.625  76.00       NaN   5.625  55.25
1984-01-05  25.750     NaN     NaN    NaN       NaN     NaN    NaN
1993-07-01     NaN     NaN     NaN    NaN  47.25000     NaN    NaN
1993-07-02     NaN     NaN     NaN    NaN  47.25000     NaN    NaN
1993-07-06     NaN     NaN     NaN    NaN  46.40625     NaN    NaN

---

我不得不使用

reset\u index

，因为

pivot

需要一列作为索引（至少在固定之前）。

完美，就是这样。。我原以为它是支点，但没法开始工作。。

>>> d.reset_index().pivot(index='DATE', columns="TIC", values="CLOSE")
TIC          0223B   0485B   0491B  3614B     3615B  3ABNKQ  3ACKH
DATE                                                              
1983-12-30     NaN  21.375  17.750  74.25       NaN   4.750  55.25
1984-01-03  25.375  21.375  17.500  73.25       NaN   5.000  54.50
1984-01-04  25.750  22.500  17.625  76.00       NaN   5.625  55.25
1984-01-05  25.750     NaN     NaN    NaN       NaN     NaN    NaN
1993-07-01     NaN     NaN     NaN    NaN  47.25000     NaN    NaN
1993-07-02     NaN     NaN     NaN    NaN  47.25000     NaN    NaN
1993-07-06     NaN     NaN     NaN    NaN  46.40625     NaN    NaN