在熊猫

Question

分组转换分组堆积列到多列，我组织了我的数据框使用GROUPBY功能看起来是这样的：

Compound Sample Concentration x y 
Benzene A   15    Ax Ay 
      B   20    Bx By 
      C   17    Cx Cy 

Toluene A   23    Ax Ay 
      B   40    Bx By 

Xylene  A   70    Ax Ay 
      B   62    Bx By 
      C   55    Cx Cy 
      D   32    Dx Dy 

如何拆散列到同一高度的多个列与分组作为列名？我想实现这样的事情：

Sample Benzene Toluene Xylene x y 
A   15  23   70  Ax Ay 
B   20  40   62  Bx By 
C   17  0   55  Cx Cy 
D   0   0   32  Dx Dy  

编辑 我失去了指标后，我用了GROUPBY功能，用我的数据是这样的：

Compound  Sample  Concentration   x y 
1 Benzene  A    15      Ax Ay 
5 Benzene  B    20      Bx By 
6 Benzene  C    17      Cx Cy 
0 Toluene  A    23      Ax Ay 
4 Toluene  B    40      Bx By 
2 Xylene  A    70      Ax Ay 
3 Xylene  B    62      Bx By 
7 Xylene  C    55      Cx Cy 
8 Xylene  D    32      Dx Dy 

我复方排序，以便重新安排所有索引最初按样本排序

Answer 1

根据您的发布，您不清楚索引中的哪些列。如果他们都不是（你可以用df.reset_index（）力），那么你就可以做到以下几点：这不你的输出相匹配

df.set_index(['Compound', 'Sample', 'x', 'y'], inplace = True) 
df = df['Concentration'] 
df = df.unstack(level = 0) 
df.reset_index(inplace = True) 

的唯一途径是，X和Y列现在位于数据的左侧。由于这些列看起来像样本字母很容易构建，因此在转换后添加它们可能更容易。也就是说，如果你的团队通过给你与索引化合物和样品，和浓度的数据框作为唯一的列，你可能只是做：

df = df['Concentration'].unstack(level = 0) 

，然后添加你的X和Y列。

编辑：从您的原始数据，你也可以做到这一点，它做了你与GROUPBY做了什么，一步到位会重塑：

df2 = pd.pivot_table(df, index = ['Sample', 'x', 'y'], columns = 'Compound', values = 'Concentration')