Python 将具有重复值的列移动到单行中

以下是我的数据：

Identification  Req
    RCFD1797    Violet
    BHCKK085    Green
    RCFD1797    Green
    BHCKK085    Orange
    RCFD1797    Blue
    BHCKK085    Yellow
    BHCKK085    Red
    WRSS1797    Green
    WRSS1797    Violet
    WRSS1797    Blue
    RCON1797    Violet
    RCON1797    Green
    RCON1797    Blue
    RCON1797    Indigo
    BHDM1797    Violet
    BHDM1797    Green
    BHDM1797    Blue
    BHDM1797    Indigo

第一列用重复的ID号填充。例如，“RCFD1797”显示三次，每行一个需求。这就是我需要它的样子：

Identification  Req_1   Req_2   Req_3   Req_4
    RCFD1797    Violet  Green   Blue    
    BHCKK085    Green   Orange  Yellow  Red
    WRSS1797    Green   Violet  Blue    
    RCON1797    Violet  Green   Blue    Indigo
    BHDM1797    Violet  Green   Blue    Indigo

我使用Pandas导入我的Excel文件没有问题，但是我不知道如何定义我的dataframe来生成上面的第二个表。有什么想法吗

谢谢

试试这个：

test
#Pasting only the partial table here

    Identification  Req
0   RCFD1797        Violet
1   BHCKK085        Green
2   RCFD1797        Green
3   BHCKK085        Orange
4   RCFD1797        Blue
5   BHCKK085        Yellow
6   BHCKK085        Red
..  ...             ...

my_df = test.groupby('Identification')['Req'].apply(list).apply(pd.Series)
my_df.columns = ['Req'+str(i) for i in my_df.columns]
my_df

                Req0    Req1    Req2    Req3
Identification              
BHCKK085        Green   Orange  Yellow  Red
BHDM1797        Violet  Green   Blue    Indigo
RCFD1797        Violet  Green   Blue    NaN
RCON1797        Violet  Green   Blue    Indigo
WRSS1797        Green   Violet  Blue    NaN

---

希望这有帮助。

使用

设置索引

df.set_index([
    'Identification',
    df.groupby('Identification').cumcount().add(1).astype(str).radd('Req_')
]).Req.unstack(fill_value='')

                 Req_1   Req_2   Req_3   Req_4
Identification                                
BHCKK085         Green  Orange  Yellow     Red
BHDM1797        Violet   Green    Blue  Indigo
RCFD1797        Violet   Green    Blue        
RCON1797        Violet   Green    Blue  Indigo
WRSS1797         Green  Violet    Blue        

---

这太完美了-谢谢！！