Python 熊猫在重塑数据帧时取消堆叠。

我有这个示例数据帧

ID1,ID2,info,Value
1,50,BA,101
1,50,BA,102
2,100,CA,03
2,100,CA,07
2,100,BA,09
2,100,BA,10

为了改变数据的形状，我使用了unstack，这更像是我想要的90%，而且很有效

grouped = df.groupby(['ID1','ID1','ID2','info'])[['Value']].apply(lambda x: pd.DataFrame(x.values, columns=[['Value']]))\
                        .unstack().sort_index(level=1, axis=1).reset_index(drop= True, level=1).reset_index()

grouped.columns = ['{}{}'.format(a,b) for a, b in df_grouped.columns]

这就是我得到的结果

ID1,ID2,info,Value0,Value1
1,50,BA,101,102
2,100,BA,9,10
2,100,CA,3,7

如果我能把所有的ID1放在一行中，如果我有两个不同的信息值对应于ID1，可能会更清楚，那么我想实现类似的效果

ID1,ID2,info,Value0,Value1,Value2,Value3
1,50,BA,101,102,,
2,100,[BA,CA],9,10,3,7

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有什么建议吗

您的解决方案应首先通过聚合列表进行更改，然后，如果需要，只有列表的唯一值才能将值转换为集合并返回到列表，并从另一列创建数据帧，该数据帧将返回：

grouped = df.groupby(['ID1','ID1','ID2']).agg(list)

grouped['info'] = grouped['info'].apply(lambda x: list(set(x)))

df1 = pd.DataFrame(grouped.pop('Value').values.tolist(),
                   index=grouped.index).add_prefix('Value')
grouped = grouped.join(df1)
print (grouped)
                 info  Value0  Value1  Value2  Value3
ID1 ID1 ID2                                          
1   1   50       [BA]     101     102     NaN     NaN
2   2   100  [BA, CA]       3       7     9.0    10.0