Python 关于熊猫中的concat：使用行数据创建新列

同样的问题也发布在pydata谷歌集团上

我想做一个自定义concat，即使用groupby对象中的行 创建新的COL

下面是一个人为的例子：

Input data frame
name age
foo     12
bar     14

df = pandas.DataFrame({  'name':['foo','bar'],'age': [12,14] })



expected output, a pandas data frame with four cols 
foo 12 bar 14

PS：我正在寻找一个有效的解决方案，因为这将适用于 包含800k奇数分组的分组对象

样本800k数据将具有以下结构。我仍在使用类比，因为实际数据是科学的，而列名可能不是直观的

Subject (grouped by col)
          Name     Age        mark1   
          Foo      12         80     
          Bar      14         90 

我们希望从这个按数据分组的数据框中得到以下数据

Subject Foo 12 80 Bar 14 90

---

您希望重塑数据帧的值，以便：

In [43]: pandas.DataFrame(df[['name', 'age']].values.reshape(1, 4))
Out[43]:
     0   1    2   3
0  foo  12  bar  14

---

这应该是有效的，因为整形（）返回一个视图。积分。

您能详细介绍800k df的外观吗？当然@elyase..现在有详细信息。当您说您想要一个数据帧

Subject Foo 12 80 Bar 14 90

时，您是什么意思？（一行如何成为数据帧？）另请参见谷歌集团pydata上的相同问题：