Python 按日期将两列数据框旋转为值计数

我有一个按默认范围索引的数据帧。它有两列：“日期”和“类型”

我想要的最终结果是这样的数据帧：

      date  A  B  C
2019-01-01  2  2  0
2019-01-02  0  2  1
2019-01-03  2  0  1

我与此非常接近：

df.pivot_表（index='date'，columns='type'，aggfunc={'type'：'count'}，fill_value=0）

但它产生了一个奇怪的结果，我不知道如何解释：

               type
      type  A  B  C
      date
2019-01-01  2  2  0
2019-01-02  0  2  1
2019-01-03  2  0  1

有关于我遗漏什么的线索吗？这似乎应该相当简单。

用于删除列索引轴的

名称

对象：

df = df.pivot_table(index='date', 
                    columns='type', 
                    values='type', 
                    aggfunc='size', 
                    fill_value=0).rename_axis(None, axis='columns')

            A  B  C
date               
2019-01-01  2  2  0
2019-01-02  0  2  1
2019-01-03  2  0  1

这与：

df = df.pivot_table(index='date', 
                    columns='type', 
                    values='type', 
                    aggfunc='size', 
                    fill_value=0)

df.columns.name = None

---

尝试使用df.columns=df.columns.droplevel（1）你所做的，在末尾有一个索引步骤：

df.pivot\u table（index='date'，columns='type'，aggfunc={'type'：'count'}，fill\u value=0）['type']

@cs95，这让我接近了，但它仍然有最左边的类型。只需添加一个

'reset\u index（）

call then？使用

rename\u axis

应该给出您的预期输出：

df.pivot\u表（index='date'，columns='type'，values='type'，aggfunc='size'，fill\u value=0）。重命名\u axis（None，axis='columns'）。重置\u index（）

df = df.pivot_table(index='date', 
                    columns='type', 
                    values='type', 
                    aggfunc='size', 
                    fill_value=0)

df.columns.name = None