Python 如何使用pandas.DataFrame列作为索引、列和值？

我似乎不知道如何以可搜索的方式问这个问题，但我觉得这是一个简单的问题

给定一个Dataframe对象，我想使用一列作为索引，一列作为列，第三列作为值

例如：

   a   b   c
0  1  dog  2 
1  1  cat  1
2  1  rat  6
3  2  cat  2
4  3  dog  1
5  3  cat  4

---

我希望使用列“a”作为我的索引值，列“b”作为我的列，列“c”作为每行/列的值，并用0填充缺少的值（如果可能）。例如

   dog   cat   rat
1   2     1     6
2   0     2     0
3   1     4     0

这将是一个“a”乘以“b”的矩阵，其中“c”作为填充值

从您给出的示例数据帧开始

df.pivot(index='a', columns='b', values='c')

将产生几乎完全符合您需要的输出

FWIW，df.melt（）是相反的转换。

它（几乎）与您的说法完全相同：

df.pivot_table(index="a", columns="b", values="c", fill_value=0)

给予

---

听起来像是你想要的。请参见“重塑和透视表”。您可以查看“dataframe.groupby”（与

pivot\u table

不同，但这是一个有趣的方法）和“dataframe.reindex”方法。您也可以通过

fill\u value=0

来填充缺少的值。

b  cat  dog  rat
a               
1    1    2    6
2    2    0    0
3    4    1    0