Python 将3列（x，y，result）数据帧转换为结果值的数据帧，其中x（unique）为行，y（unique）为列

我想转换Python数据帧

df

如下：

      x  y  result
id                
1  -0.8 -1    0.64
2  -0.8  0   -0.36
3  -0.4 -1    0.16
4  -0.4  0   -0.84
5   0.0 -1    0.00
6   0.0  0   -1.00
7   0.4 -1    0.16
8   0.4  0   -0.84
9   0.8 -1    0.64
10  0.8  0   -0.36

对于这样的数据帧：

        -1     0
-0.8  0.64 -0.36
-0.4  0.16 -0.84
 0.0     0 -1.00
 0.4  0.16 -0.84
 0.8  0.64 -0.36

我知道如何获得唯一的x值：

df["x"].unique()

和唯一的y值，具有：

df["y"].unique()

但我不知道如何在DataFrame中“分发”

result

column值

我更喜欢矢量化解决方案，以避免for循环。

这是一种枢轴操作，您可以使用：

或：

或紧随其后：

---

哇！谢谢！

pivot

和

pivot\u table

之间有什么区别？@FemtoTrader查看API链接了解详细信息。我将查看API链接。即使时间更长，我也喜欢您的groupby解决方案，因为它帮助我理解groupby、aggregate和unstack方法。

>>> df.pivot_table(values='result', index='x', columns='y')
y       -1     0
x               
-0.8  0.64 -0.36
-0.4  0.16 -0.84
 0.0  0.00 -1.00
 0.4  0.16 -0.84
 0.8  0.64 -0.36

>>> df.pivot(index='x', columns='y')['result']
y       -1     0
x               
-0.8  0.64 -0.36
-0.4  0.16 -0.84
 0.0  0.00 -1.00
 0.4  0.16 -0.84
 0.8  0.64 -0.36

>>> df.groupby(['x', 'y'])['result'].aggregate('first').unstack()
y       -1     0
x               
-0.8  0.64 -0.36
-0.4  0.16 -0.84
 0.0  0.00 -1.00
 0.4  0.16 -0.84
 0.8  0.64 -0.36