Python 使用数据帧groupby索引并将行值转换为列

虽然我认为我可以天真而拙劣地做到这一点，但我有兴趣学习一种更优雅、更有效的方法

给定以下数据帧：

In[42]：df=pd.DataFrame（{'flavor'：['goober'，'tronic'，'goober'，'tronic'，'tronic']，'points'：[42,55,31101]}，index=['foo'，'foo'，'bar'，'bar']）
In[43]：df
出[43]：
风味点
富古伯42
富创55
巴古伯31
电子棒101

我想按索引分组，并将

flavor

列中的值转换为列标题本身，完全抛弃

flavor

和

点。因此，最终结果如下所示：

In[44]：pd.DataFrame（{'goober'：[42,31]，'tronic'：[55101]}，index=['foo'，'bar']））
出[44]：
古柏电子
富42 55
酒吧31 101

感谢您的建议。
首先与“将索引转换为列”一起使用，然后通过以下方式删除索引和列名称：

或用于：

您可以使用：

印刷品：

flavor  goober  tronic
bar         31     101
foo         42      55


注意：如果不需要
aggfunc
，请使用
.pivot（）
。正如@jezrael在评论中指出的那样。
这里有聚合
mean
，OP需要它吗？@jezrael你说得对，
。这里最好使用pivot
。好的，在这里删除评论；）也许有人应该生气；）这显然是一个玩具的例子，在规模上，它们在性能和/或内存使用方面会有所不同吗？感谢您的回答。@ghukill-hmmm，一般来说，旋转是非常复杂的操作，所以不容易说什么解决方案更好。最好的数据测试。关于何时
.unstack（）
有什么特别有用的建议吗？也许是一个很好的问题/答案？如果没有的话，不用担心，但我想围绕
透视
和
取消堆叠
建立一些直觉，以及它们的光芒所在。@ghukill-当然，谢谢@jezrael！非常感谢大家。
df = (df.set_index('flavor', append=True)['points']
        .unstack()
        .rename_axis(index=None, columns=None))
print (df)
     goober  tronic
bar      31     101
foo      42      55

print( pd.pivot_table(df, index=df.index, columns='flavor', values='points') )

flavor  goober  tronic
bar         31     101
foo         42      55