熊猫重新排序数据

Question

这可能是一个简单的使用枢轴，但由于我没有添加数字（每行都是唯一的），我应该如何去做这件事？

输入：

 Col1 Col2 Col3 
0 123.0 33.0 ABC 
1 345.0 39.0 ABC 
2 567.0 100.0 ABC 
3 123.0 82.0 PQR 
4 345.0 10.0 PQR 
5 789.0 38.0 PQR 
6 890.0 97.0 XYZ 
7 345.0 96.0 XYZ 

输出：

 Col1 ABC PQR XYZ 
0 123.0 33.0 82.0 NaN 
1 345.0 39.0 10.0 96.0 
2 567.0 100.0 NaN NaN 
3 789.0 NaN 38.0 NaN 
4 890.0 NaN NaN 97.0 

而且我可以得到数据帧格式，此输出则请？非常感谢您的关注！

Answer 1

您可以使用pivot：

print (df.pivot(index='Col1', columns='Col3', values='Col2')) 
Col3  ABC PQR XYZ 
Col1      
123.0 33.0 82.0 NaN 
345.0 39.0 10.0 96.0 
567.0 100.0 NaN NaN 
789.0 NaN 38.0 NaN 
890.0 NaN NaN 97.0 

另一种解决方案与set_index和unstack：通过评论

print (df.set_index(['Col1','Col3'])['Col2'].unstack()) 
Col3  ABC PQR XYZ 
Col1      
123.0 33.0 82.0 NaN 
345.0 39.0 10.0 96.0 
567.0 100.0 NaN NaN 
789.0 NaN 38.0 NaN 
890.0 NaN NaN 97.0 

---

编辑：

需要pivot_table：

print (df.pivot_table(index='Col1', columns='Col3', values='Col2')) 
Col3  ABC PQR XYZ 
Col1      
123.0 33.0 82.0 NaN 
345.0 39.0 10.0 96.0 
567.0 100.0 NaN NaN 
789.0 NaN 38.0 NaN 
890.0 NaN NaN 97.0 

与groupby另一种更快的解决方案，聚集mean（默认情况下pivot_table aggreagate mean也），转换成Series由DataFrame.squeeze和最后unstack：

print (df.groupby(['Col1','Col3']).mean().squeeze().unstack()) 
Col3  ABC PQR XYZ 
Col1      
123.0 33.0 82.0 NaN 
345.0 39.0 10.0 96.0 
567.0 100.0 NaN NaN 
789.0 NaN 38.0 NaN 
890.0 NaN NaN 97.0