我有一个简单的df，如下所示：
ID Provider Single_Cost Bundle_ID Bundle_Cost
0 L_0001 P_01 1075.0 NaN NaN
1 L_0002 P_02 590.0 NaN NaN
2 L_0003 P_02 6900.0 NaN NaN
3 L_0004 P_02 625.0 NaN NaN
4 L_0005 P_02 5775.0 NaN NaN
5 L_0006 P_02 495.0 NaN NaN
6 L_0007 P_02 570.0 NaN NaN
7 L_0008 P_02 1250.0 NaN NaN
8 L_0009 P_03 2940.0 P_03_1 1470.0
9 L_0010 P_03 7608.0 P_03_1 7308.0
我需要对其进行转换以获取2级列：
Single_Cost，Bundle_ID和Bundle_Cost（3个常数列的所有供应商） Provider P_01 P_02 P_03
ID Single_Cost Bundle_ID Bundle_Cost Single_Cost Bundle_ID Bundle_Cost Single_Cost Bundle_ID Bundle_Cost
0 L_0001 1075.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
1 L_0002 NaN NaN NaN 590.0 NaN NaN NaN NaN NaN
2 L_0003 NaN NaN NaN 6900.0 NaN NaN NaN NaN NaN
3 L_0004 NaN NaN NaN 625.0 NaN NaN NaN NaN NaN
4 L_0005 NaN NaN NaN 5775.0 NaN NaN NaN NaN NaN
5 L_0006 NaN NaN NaN 495.0 NaN NaN NaN NaN NaN
6 L_0007 NaN NaN NaN 570.0 NaN NaN NaN NaN NaN
7 L_0008 NaN NaN NaN 1250.0 NaN NaN NaN NaN NaN
8 L_0009 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 2940.0 P_03_1 1470.0
9 L_0010 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 7608.0 P_03_1 7308.0
我认为可以在groupby之后合并2个数据帧以某种方式完成，但是我不确定如何开始。你能帮我吗？
使用经过修改的另一种解决方案，其中将2列传递至set_index，最后一个重置ID列并rename进行更正MultiIndex labels，在这里(Provider, ID)：
df = (df.set_index(['ID','Provider'], append=True)
.unstack()
.swaplevel(1, 0, axis=1)
.sort_index(axis=1)
.reset_index(level=1)
.rename_axis((None, None), axis=1)
.rename(columns={'':'ID'})
.rename(columns={'ID':'Provider'}, level=0))
print (df)
Provider P_01 P_02 \
ID Bundle_Cost Bundle_ID Single_Cost Bundle_Cost Bundle_ID
0 L_0001 NaN NaN 1075.0 NaN NaN
1 L_0002 NaN NaN NaN NaN NaN
2 L_0003 NaN NaN NaN NaN NaN
3 L_0004 NaN NaN NaN NaN NaN
4 L_0005 NaN NaN NaN NaN NaN
5 L_0006 NaN NaN NaN NaN NaN
6 L_0007 NaN NaN NaN NaN NaN
7 L_0008 NaN NaN NaN NaN NaN
8 L_0009 NaN NaN NaN NaN NaN
9 L_0010 NaN NaN NaN NaN NaN
P_03
Single_Cost Bundle_Cost Bundle_ID Single_Cost
0 NaN NaN NaN NaN
1 590.0 NaN NaN NaN
2 6900.0 NaN NaN NaN
3 625.0 NaN NaN NaN
4 5775.0 NaN NaN NaN
5 495.0 NaN NaN NaN
6 570.0 NaN NaN NaN
7 1250.0 NaN NaN NaN
8 NaN 1470.0 P_03_1 2940.0
9 NaN 7308.0 P_03_1 7608.0
另一个想法是创建元组并分配新的列，这里MultiIndex是MultiIndex.from_tuples：
df = (df.set_index(['ID','Provider'], append=True)
.unstack()
.swaplevel(1, 0, axis=1)
.sort_index(axis=1)
.reset_index(level=1)
.rename_axis((None, None), axis=1))
mux = [('Provider', 'ID')] + df.columns.tolist()[1:]
df.columns = pd.MultiIndex.from_tuples(mux)
print (df)
Provider P_01 P_02 \
ID Bundle_Cost Bundle_ID Single_Cost Bundle_Cost Bundle_ID
0 L_0001 NaN NaN 1075.0 NaN NaN
1 L_0002 NaN NaN NaN NaN NaN
2 L_0003 NaN NaN NaN NaN NaN
3 L_0004 NaN NaN NaN NaN NaN
4 L_0005 NaN NaN NaN NaN NaN
5 L_0006 NaN NaN NaN NaN NaN
6 L_0007 NaN NaN NaN NaN NaN
7 L_0008 NaN NaN NaN NaN NaN
8 L_0009 NaN NaN NaN NaN NaN
9 L_0010 NaN NaN NaN NaN NaN
P_03
Single_Cost Bundle_Cost Bundle_ID Single_Cost
0 NaN NaN NaN NaN
1 590.0 NaN NaN NaN
2 6900.0 NaN NaN NaN
3 625.0 NaN NaN NaN
4 5775.0 NaN NaN NaN
5 495.0 NaN NaN NaN
6 570.0 NaN NaN NaN
7 1250.0 NaN NaN NaN
8 NaN 1470.0 P_03_1 2940.0
9 NaN 7308.0 P_03_1 7608.0
本文收集自互联网，转载请注明来源。
如有侵权，请联系[email protected] 删除。
我来说两句