pandas长到宽大的形状，有两个变量

pandas长到宽大的形状，有两个变量

一个简单的枢轴可能足以满足您的需求，但这是我为再现您期望的输出所做的：

df['idx'] = df.groupby('Salesman').cumcount()

仅在组内计数器/索引内添加即可获得大部分的信息，但列标签将不会如您所愿：

print df.pivot(index='Salesman',columns='idx')[['product','price']]        product   price        idx 0     1     2      0   1   2Salesman  Knut         bat  ball  wand      5   1   3Steve        pen   NaN   NaN      2 NaN NaN

为了更接近您想要的输出，我添加了以下内容：

df['prod_idx'] = 'product_' + df.idx.astype(str)df['prc_idx'] = 'price_' + df.idx.astype(str)product = df.pivot(index='Salesman',columns='prod_idx',values='product')prc = df.pivot(index='Salesman',columns='prc_idx',values='price')reshape = pd.concat([product,prc],axis=1)reshape['Height'] = df.set_index('Salesman')['Height'].drop_duplicates()print reshape         product_0 product_1 product_2  price_0  price_1  price_2  HeightSalesman          Knutbat      ball      wand        5        1        3       6Steve          pen       NaN       NaN        2      NaN      NaN       5

编辑：如果您想将程序推广到更多变量，我想您可以做以下事情（尽管可能效率不高）：

df['idx'] = df.groupby('Salesman').cumcount()tmp = []for var in ['product','price']:    df['tmp_idx'] = var + '_' + df.idx.astype(str)    tmp.append(df.pivot(index='Salesman',columns='tmp_idx',values=var))reshape = pd.concat(tmp,axis=1)

@路加说：

我认为Stata可以使用reshape命令执行类似的 *** 作。

您可以，但我认为您还需要一个组内计数器，以重新配置状态以获得所需的输出：

     +-------------------------------------------+     | salesman   idx   height   product   price |     |-------------------------------------------|  1. |     Knut     0        6       bat       5 |  2. |     Knut     1        6      ball       1 |  3. |     Knut     2        6      wand       3 |  4. |    Steve     0        5       pen       2 |     +-------------------------------------------+

如果添加，

idx

则可以在中进行重塑

stata

：

reshape wide product price, i(salesman) j(idx)