Python 转换；“平坦”；使用pandas将csv数据发送到表中

我有一个员工工时的CSV文件。每行包含员工、日期和小时的列。例如：

Employee,Date,Hours
A,2015-01-02,10
A,2015-01-03,8
A,2015-01-04,5
B,2015-01-02,8
B,2015-01-03,2
C,2015-01-03,8
C,2015-01-04,8

我要找的是熊猫数据框，其中行索引是日期，每列是员工，数据是小时数，例如：

Date         A     B     C
2015-01-02   10    8     None
2015-01-03   8     2     8
2015-01-04   5     None  8

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也许我在搜索错误的术语，但是在导入csv文件时，pandas内部有没有一种简单的方法来进行这种转换？

在使用

read\u csv

加载您的csv后，如下所示：

df=pd.read\u csv（file\u path）

然后您可以分别使用并传递列Employee和Date作为列和索引：

In [91]:

df.pivot(columns='Employee', index='Date')
Out[91]:
           Hours        
Employee       A   B   C
Date                    
2015-01-02    10   8 NaN
2015-01-03     8   2   8
2015-01-04     5 NaN   8