Python 熊猫：将分类列拆分为多个列

设想一个具有以下格式的数据帧：

id  type  v1  v2
1   A     6   9
1   B     4   2
2   A     3   7
2   B     3   6

id  A_v1  A_v2  B_v1  B_v2
1   6     9     4     2
2   3     7     3     6

我想将此数据帧转换为以下格式：

id  type  v1  v2
1   A     6   9
1   B     4   2
2   A     3   7
2   B     3   6

id  A_v1  A_v2  B_v1  B_v2
1   6     9     4     2
2   3     7     3     6

---

有一种优雅的方法吗？

您可以使用

set\u index

将

type

和

id

列移动到索引中， 然后

unstack

将

type

索引级别移动到列索引中。您不必担心

v

值——索引的位置决定了值的排列

结果是一个数据帧，列索引为：

In [181]: df.set_index(['type', 'id']).unstack(['type'])
Out[181]: 
     v1    v2   
type  A  B  A  B
id              
1     6  4  9  2
2     3  3  7  6

通常，多索引比扁平列索引更可取。 它为您提供了基于

type

或

v

值选择或操作数据的更好方法

如果希望对列重新排序，使其与所需输出中显示的顺序完全匹配，可以使用

df.reindex

：

df = df.reindex(columns=sorted(df.columns, key=lambda x: x[::-1]))

屈服

     v1 v2 v1 v2
type  A  A  B  B
id              
1     6  9  4  2
2     3  7  3  6

    A_v1  A_v2  B_v1  B_v2
id                        
1      6     9     4     2
2      3     7     3     6

如果希望将列索引展平到单个级别，则

df.columns = ['{}_{}'.format(t, v) for v,t in df.columns]

屈服

     v1 v2 v1 v2
type  A  A  B  B
id              
1     6  9  4  2
2     3  7  3  6

    A_v1  A_v2  B_v1  B_v2
id                        
1      6     9     4     2
2      3     7     3     6