• 什么是枢轴？
• 如何转动？
• 这是一个支点吗？
• 长格式到宽格式？

我见过很多关于数据透视表的问题.即使他们不知道他们询问数据透视表,他们通常也是.几乎不可能写出一个规范的问题和答案,其中包含了旋转的所有方面....

......但是我要试一试.

现有问题和答案的问题在于,问题通常集中在OP难以概括以便使用一些现有的良好答案的细微差别.但是,没有一个答案试图给出全面的解释(因为这是一项艰巨的任务)

从我的谷歌搜索中查看一些示例

1. 如何在Pandas中透视数据框？
   • 好问答.但答案只回答了具体问题,几乎没有解释.
2. pandas将表转移到数据框
   • 在这个问题中,OP关注的是枢轴的输出.即列的外观.OP希望它看起来像R.这对熊猫用户来说并不是很有帮助.
3. pandas转动数据框,重复行
   • 另一个体面的问题,但答案集中在一种方法,即 pd.DataFrame.pivot

因此,每当有人搜索时,pivot他们会得到零星的结果,而这些结果可能无法回答他们的具体问题.

建立

您可能会注意到,我明显地将我的列和相关列值命名为与我将如何在下面的答案中进行调整相对应.请注意,以便熟悉哪些列名称可以从哪里获得您正在寻找的结果.

import numpy as np
import pandas as pd
from numpy.core.defchararray import add

np.random.seed([3,1415])
n = 20

cols = np.array(['key', 'row', 'item', 'col'])
arr1 = (np.random.randint(5, size=(n, 4)) // [2, 1, 2, 1]).astype(str)

df = pd.DataFrame(
    add(cols, arr1), columns=cols
).join(
    pd.DataFrame(np.random.rand(n, 2).round(2)).add_prefix('val')
)
print(df)

     key   row   item   col  val0  val1
0   key0  row3  item1  col3  0.81  0.04
1   key1 …

关于groupby到dataframe有一个非常受欢迎的SO问题,请看这里.不幸的是,我不认为这个特定的用例是最有用的.

假设您有一个展平形式的分层数据集:

例如

     key    val 
0    'a'    2
1    'a'    1
2    'b'    3
3    'b'    4

我想做的是将该数据帧转换为此结构

    'a'  'b'
0    2    3
1    1    4

我觉得这会很简单

pd.DataFrame(df.groupby('key').groups)

但事实并非如此.

那么我该如何进行这种转变呢？