Python 如何在pandas中编写有效的多条件搜索函数？

我有一个这样的数据帧

我想在

zip

和

div

列中搜索，然后获取

type

，并将该结果应用于所有唯一的拉链。pivot函数的类型，但返回实际值，而不是聚合函数。（假设只有

zip

和

div

的一种组合）

我尝试了apply/lambda函数，但速度非常慢。我的数据在df1中包含500K行，其中41K行是唯一的

zip

s，15行是唯一的

div

s

有没有一种有效的方法可以得到如下结果

假设zip是非数字的。

尝试：

m=df.groupby('zip')['type'].apply(list)
n=pd.DataFrame(m.values.tolist(),columns=df['div'].unique(),index=m.index)
print(n)

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p.S您不应该将

div

列作为一个列，因为这是一个pandas函数（我建议您将其更改为除div之外的其他函数）

如果您想使用透视表，可以使用另一种解决方案：

df_pivot=df.pivot_table(index='zip',columns=['div'],aggfunc='first')

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你想知道，由于某种原因，我在真实数据上遇到了一个错误<代码>传递了13列，传递的数据在计算n时有187列

m=df.groupby('zip')['type'].apply(list)
n=pd.DataFrame(m.values.tolist(),columns=df['div'].unique(),index=m.index)
print(n)

     A  B  C  D  E
zip               
100  Q  Q  Q  Q  Q
101  P  Q  P  R  P

df_pivot=df.pivot_table(index='zip',columns=['div'],aggfunc='first')