Python 重新调整表格形状-将列中的条目更改为新列

Python 重新调整表格形状-将列中的条目更改为新列,python,pandas,python-3.5,Python,Pandas,Python 3.5,鉴于以下数据: Symbol Date Type Value 518 ZW 2008-01-02 cm 1.204330e+09 519 ZW 2008-01-02 cm_next 1.209600e+09 520 ZW 2008-01-02 p&l 0.000000e+00 521 ZW 2008-01-02 positi

鉴于以下数据:

        Symbol        Date      Type         Value
518         ZW  2008-01-02        cm  1.204330e+09
519         ZW  2008-01-02   cm_next  1.209600e+09
520         ZW  2008-01-02       p&l  0.000000e+00
521         ZW  2008-01-02  position  0.000000e+00
522         ZW  2008-01-02  rolldate  1.203466e+09
523         ZW  2008-01-02     value  3.114788e+04
524         ZW  2008-01-02      vola  6.256606e+02
1046        ZW  2008-01-03        cm  1.204330e+09
1047        ZW  2008-01-03   cm_next  1.209600e+09
1048        ZW  2008-01-03       p&l  0.000000e+00
1049        ZW  2008-01-03  position  0.000000e+00
1050        ZW  2008-01-03  rolldate  1.203466e+09
1051        ZW  2008-01-03     value  3.202738e+04
1052        ZW  2008-01-03      vola  6.338274e+02
1574        ZW  2008-01-04        cm  1.204330e+09
1575        ZW  2008-01-04   cm_next  1.209600e+09
1576        ZW  2008-01-04       p&l  0.000000e+00
1577        ZW  2008-01-04  position  0.000000e+00
1578        ZW  2008-01-04  rolldate  1.203466e+09
1579        ZW  2008-01-04     value  3.162559e+04
1580        ZW  2008-01-04      vola  6.357563e+02
2102        ZW  2008-01-07        cm  1.204330e+09
2103        ZW  2008-01-07   cm_next  1.209600e+09
2104        ZW  2008-01-07       p&l  0.000000e+00
2105        ZW  2008-01-07  position  0.000000e+00
2106        ZW  2008-01-07  rolldate  1.203466e+09
2107        ZW  2008-01-07     value  3.066630e+04
2108        ZW  2008-01-07      vola  6.381839e+02
我想将此表重塑为以下格式:

Symbol | Date | cm | cm_next | rolldate | p&l | position | [etc..]
i、 e.所有我的类型都应该是列,并且包含每个日期各自的值

我已经尝试了
df.pivot()
&
df.unstack()
,但遗憾的是,我想要的超出了他们的范围,而且从我的理解来看,并不完全是我想要的

我可以在
type
列中提取每种类型的数据并将其粘在一起,但这似乎是一种相当原始的方法。 有没有更好、更全面的方法来实现这一点?

我想你需要,但是数据是通过
np.mean
(默认
aggfunc=np.mean
)和(新的
pandas
0.18.0
)和:


你就像一只行走的熊猫,伙计。这正是我需要的。我会接受答案,一旦我可以(仍然时间锁定)。干杯
print df.pivot_table(index=['Symbol','Date'], columns='Type', values='Value')
        .rename_axis(None, axis=1)
        .reset_index()

  Symbol        Date            cm       cm_next  p&l  position      rolldate  \
0     ZW  2008-01-02  1.204330e+09  1.209600e+09  0.0       0.0  1.203466e+09   
1     ZW  2008-01-03  1.204330e+09  1.209600e+09  0.0       0.0  1.203466e+09   
2     ZW  2008-01-04  1.204330e+09  1.209600e+09  0.0       0.0  1.203466e+09   
3     ZW  2008-01-07  1.204330e+09  1.209600e+09  0.0       0.0  1.203466e+09   

      value      vola  
0  31147.88  625.6606  
1  32027.38  633.8274  
2  31625.59  635.7563  
3  30666.30  638.1839