Python 如何使用另一个DataFrame对象中的数据创建DataFrame对象？

我的目标是使用这个数据集

         mngr  shares  value ticker
0  JP Morgan      50     12   AAPL
1        AQR     120     12   AAPL
2  JP Morgan       5     30  GOOGL
3  JP Morgan       6     25     FB
4        AQR      10     30  GOOGL
5        AQR      12     25     FB
6        AQR      30     14     PG

要创建另一个数据集，其中的值取自列共享：

           AAPL  GOOGL   FB   PG
JP Morgan    50      5    6   NaN
AQR         120     10    12  30

到目前为止，我有一个几乎完整的代码

import pandas as pd
import networkx as nx
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'mngr': ['JP Morgan', 'AQR', 'JP Morgan', 'JP Morgan', 'AQR', 'AQR', 'AQR'], 'shares': [50, 120, 5, 6, 10, 12, 30],
'value': [12, 12, 30, 25, 30, 25, 14], 'ticker': ['AAPL', 'AAPL', 'GOOGL', 'FB', 'GOOGL', 'FB', 'PG']})
mngrlist = []
tickerlist = []
shareslist = []
for item in df.mngr.unique():
    mngrlist.append(item)
for item in df.ticker.unique():
    tickerlist.append(item)
for item in df.shares.unique():
    shareslist.append(item)
print df
r = np.zeros((len(mngrlist), len(tickerlist)))*np.nan
df1 = pd.DataFrame(columns=tickerlist, data=r)
df1.index = mngrlist
for s in tickerlist:
    for t in mngrlist:
        tick = df['ticker'] == s
        mn = df["mngr"] == t
        df1[s][t] = df.loc[tick & mn, "shares"].values
print df1

但唯一的问题是这条路线的最后一步

df1[s][t] = df.loc[tick & mn, "shares"].values

据我所知，这两个对象有不同的维度，尽管如果你打印出每个

df.loc[tick & mn, "shares"].values

每个元素只有一个元素，我不知道如何将其转换为一个简单的浮点值。我也尝试使用groupby，但没有成功

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另一个问题是，是否有可能为此过程编写更高效的代码。我需要为一个大数据集运行它，因此效率很重要。

如果我理解正确，您希望原始DF：

In [305]: df.pivot(index='mngr', columns='ticker', values='shares')
Out[305]:
ticker      AAPL    FB  GOOGL    PG
mngr
AQR        120.0  12.0   10.0  30.0
JP Morgan   50.0   6.0    5.0   NaN

或者，我们可以删除轴名称：

In [307]: df.pivot(index='mngr', columns='ticker', values='shares') \
            .rename_axis(None) \
            .rename_axis(None,1)
Out[307]:
            AAPL    FB  GOOGL    PG
AQR        120.0  12.0   10.0  30.0
JP Morgan   50.0   6.0    5.0   NaN

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如果我理解正确，您希望使用原始DF：

In [305]: df.pivot(index='mngr', columns='ticker', values='shares')
Out[305]:
ticker      AAPL    FB  GOOGL    PG
mngr
AQR        120.0  12.0   10.0  30.0
JP Morgan   50.0   6.0    5.0   NaN

或者，我们可以删除轴名称：

In [307]: df.pivot(index='mngr', columns='ticker', values='shares') \
            .rename_axis(None) \
            .rename_axis(None,1)
Out[307]:
            AAPL    FB  GOOGL    PG
AQR        120.0  12.0   10.0  30.0
JP Morgan   50.0   6.0    5.0   NaN

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除了@MaxU近乎完美的解决方案之外，另一种方法是使用set_index和unstack：

输出：

ticker      AAPL    FB  GOOGL    PG
mngr                               
AQR        120.0  12.0   10.0  30.0
JP Morgan   50.0   6.0    5.0   NaN

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除了@MaxU近乎完美的解决方案之外，另一种方法是使用set_index和unstack：

输出：

ticker      AAPL    FB  GOOGL    PG
mngr                               
AQR        120.0  12.0   10.0  30.0
JP Morgan   50.0   6.0    5.0   NaN

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为什么我这么晚才回答这个问题？@Bharath，还有一两个选择-是的，我们可以使用交叉表，但pivot是正确的方法。非常感谢，伙计们！所有评论都是superhelpful@AnnaIgnashkina，很高兴有帮助：为什么我这么晚才回答这个问题？@Bharath，还有一两个选择-是的，我们可以使用交叉表，但pivot是正确的方法。非常感谢，伙计们！所有评论都是superhelpful@AnnaIgnashkina，很高兴它有帮助：