Python dataframe：如何按列中的值分组，以及如何从分组的值中创建新列

我有一个包含两列的数据框：

x y
0 1
1 1
2 2
0 5
1 6
2 8
0 1
1 8
2 4
0 1
1 7
2 3

我想要的是：

x val1 val2 val3 val4
0 1 5 1 1
1 1 6 8 7
2 2 8 4 3

---

我知道x列中的值会重复N次。

您可以使用

groupby/cumcount

分配列号，然后调用

pivot

：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'x': [0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2],
                   'y': [1, 1, 2, 5, 6, 8, 1, 8, 4, 1, 7, 3]})

df['columns'] = df.groupby('x')['y'].cumcount()
#     x  y  columns
# 0   0  1        0
# 1   1  1        0
# 2   2  2        0
# 3   0  5        1
# 4   1  6        1
# 5   2  8        1
# 6   0  1        2
# 7   1  8        2
# 8   2  4        2
# 9   0  1        3
# 10  1  7        3
# 11  2  3        3

result = df.pivot(index='x', columns='columns')
print(result)

屈服

         y         
columns  0  1  2  3
x                  
0        1  5  1  1
1        1  6  8  7
2        2  8  4  3

   0  1  2  3
0  1  5  1  1
1  1  6  8  7
2  2  8  4  3

---

或者，如果您确实可以依靠

x

中的值以N次的顺序重复

屈服

         y         
columns  0  1  2  3
x                  
0        1  5  1  1
1        1  6  8  7
2        2  8  4  3

   0  1  2  3
0  1  5  1  1
1  1  6  8  7
2  2  8  4  3

使用

重塑

比调用

groupby/cumcount

和

pivot

更快，但是

---

由于依赖于以正确顺序出现的

y

中的值，因此稳定性较差。

我认为预期输出中缺少列标题，因为您有五个num列和四个标题。