我有一個pandas像下面這樣的日期框，作為DATETIME索引： ID Val1 Val2DATETIME 2019-01-18 10:35:00 A 482.84387 439.679422019-01-18 10:35:00 B -5.30216 20.222472019-01-18 10:40:00 A -790.63989 -810.000002019-01-18 10:40:00 B 257.00000 270.554902019-01-18 10:45:00 A 10.54820 5.646592019-01-18 10:45:00 B -85.50000 -89.00000請注意，DATETIME對于 s 重復了ID。我的目標是將其轉換為類似以下內容（如果可能，列名根據 ID 更改）： A_Val1 A_Val2 B_Val1 B_Val2DATETIME 2019-01-18 10:35:00 482.84387 439.67942 -5.30216 20.222472019-01-18 10:40:00 -790.63989 -810.00000 257.00000 270.554902019-01-18 10:45:00 10.54820 5.64659 -85.50000 -89.00000我用過pandas.pivot，但沒用。df_2= df_1.pivot(index=df_1.index, columns='ID', values=['Val1', 'Val2'])錯誤是："DatetimeIndex(['2019-01-18 10:35:00', '2019-01-18 10:35:00',\n ....],\n dtype='datetime64[ns]', name='DATETIME', freq=None) not in index"我不確定從那里去哪里。如果您能提供幫助，請提前致謝。
2 回答
森林海
TA貢獻2011條經驗 獲得超2個贊
使用DataFrame.reset_index，傳遞DATETIME給index參數并最后MultiIndex由f-strings 展平：
df_2= df_1.reset_index().pivot(index='DATETIME', columns='ID', values=['Val1', 'Val2'])
df_2.columns = df_2.columns.map(lambda x: f'{x[1]}_{x[0]}')
print (df_2)
A_Val1 B_Val1 A_Val2 B_Val2
DATETIME
2019-01-18 10:35:00 482.84387 -5.30216 439.67942 20.22247
2019-01-18 10:40:00 -790.63989 257.00000 -810.00000 270.55490
2019-01-18 10:45:00 10.54820 -85.50000 5.64659 -89.00000
滄海一幻覺
TA貢獻1824條經驗 獲得超5個贊
DataFrame.set_index另一種使用and 的方法DataFrame.unstack：
df1 = df.set_index('ID', append=True).unstack()
df1.columns = df1.columns.map(lambda c: f'{c[1]}_{c[0]}')
結果：
# print(df1)
A_Val1 B_Val1 A_Val2 B_Val2
DATETIME
2019-01-18 10:35:00 482.84387 -5.30216 439.67942 20.22247
2019-01-18 10:40:00 -790.63989 257.00000 -810.00000 270.55490
2019-01-18 10:45:00 10.54820 -85.50000 5.64659 -89.00000
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