Python：基于同一组的多个条目进入不同的列

我有一个dataframe产品。产品外观如下：

Cust_ID  Prod   Time_of_Sale
A        Bat      1 
A        Ball     2
A        Lego     3
B        Lego     3
B        Lego     9
B        Ball     11
B        Bat      11
B        Bat      13
C        Bat      2
C        Lego     2

我想把它改成这样：

Cust_ID  Bat   Bat  Ball Lego Lego
A        1     NaN  2    3    NaN
B        11    13   11   3    9  
C        2     NaN  NaN  2    NaN

我一直在玩products.groupby，它并没有真正把我带到任何地方。感谢您的帮助

目的是“可视化”每个客户购买每件商品的顺序。我有1000多个独特的客户

编辑：

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我看到一个用户建议我通过。但这不起作用，因为我的列有重复的值。

这对于Prod上的重复值有点棘手。基本上，您需要一个cumcount和pivot：

new_df = (df.set_index(['Cust_ID','Prod',
                        df.groupby(['Cust_ID', 'Prod']).cumcount()])
     ['Time_of_Sale']
   .unstack(level=(1,2))
   .sort_index(axis=1)
)   
new_df.columns = [x for x,y in new_df.columns]
new_df = new_df.reset_index()

输出：

  Cust_ID  Ball   Bat   Bat  Lego  Lego
0       A   2.0   1.0   NaN   3.0   NaN
1       B  11.0  11.0  13.0   3.0   9.0
2       C   NaN   2.0   NaN   2.0   NaN

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注意：虽然支持重复的列名，但在Pandas中应避免重复。

不完全如此。我浏览了一下这一页，看看是否有。枢轴列的一个问题是它们通常是唯一的。如果您可以看到我的第二个表，您会看到这些列不是唯一的。我的意思是熊猫不允许这样做，我必须将重复项重命名为bat1、bat2，但即使如此，它们还是从原始表的bat中获取值