Python 使用透视表重塑熊猫中的数据帧

我有一个如下所示的数据帧：

baz    qux    
one    A
one    B  
two    C   
three  A  
one    B   
one    C  

one two three
A   C   A
B
B
C

我正试图把它改造成这样：

baz    qux    
one    A
one    B  
two    C   
three  A  
one    B   
one    C  

one two three
A   C   A
B
B
C

---

我很困惑这是否可能，如果可能，你会怎么做。我曾尝试使用

pivot\u table

方法作为

pd.pivot\u table（cols='baz'，rows='qux'）

，但这引发了一个类型错误。我想我是个白痴，在这里错过了一些基本的东西。有什么想法吗？

我不确定这是否是最好的方法，但它确实起到了作用：

import io
import pandas as pd

data = u'baz,qux\none,A\none,B\ntwo,C\nthree,A\none,B\none,C'
df = pd.read_csv(io.StringIO(data))

new = pd.DataFrame()
for key, group in df.groupby('baz'):
    new = pd.concat([new, pd.DataFrame(group.reset_index().qux, columns=[key])],
                    axis=1)
print new.replace(np.nan, '')

这给了我们：

  one two three  
0   A   C     A
1   B
2   B
3   C

使用透视表，您可以得到一个矩阵，显示哪个

baz

对应哪个

qux

：

>>> df['foo'] = 1 # Add aggregation column
>>> df.pivot_table('foo', cols='baz', rows=['qux'])
     one  three  two                 
A      1      1  NaN
B      1    NaN  NaN
C      1    NaN    1

---

这不完全是你所要求的，但也许足够了：

import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'baz':'one one two three one one'.split(),
                   'qux': list('ABCABC')})
grouped = df.groupby(['baz', 'qux'])
df2 = grouped.apply(pd.DataFrame.reset_index, drop=True)['qux'].unstack(level=0)

df2.reset_index(drop=True, inplace=True)
df2 = df2.reindex(columns='one two three'.split())
df2 = df2.replace(np.nan, '')
print(df2)

屈服

  one two three
0   A         A
1   B          
2   B          
3   C   C