我有一个与熊猫有关的问题。我的数据框看起来像这样：
id val1 val2
0 1 0 1
1 1 1 0
2 1 0 0
3 2 1 1
4 2 1 1
5 2 1 0
6 3 0 0
7 3 0 1
8 3 1 1
9 4 1 0
10 4 0 1
11 4 0 0
我想将其转换为类似：
a b c
id a0 a1 b0 b1 c0 c1
1 0 1 1 0 0 0
2 1 1 1 1 1 0
3 0 0 1 1 1 1
4 1 0 0 1 0 0
我想到了类似添加一个由a，b和c循环枚举的sub_id列的操作，然后对框架进行拆栈。有没有更简单/更智能的解决方案？
非常感谢！
提姆
可能的解决方案之一：
从将每个id的值重新格式化为一行开始：
res = df.set_index('id').groupby('id').apply(
lambda grp: pd.Series(grp.values.flatten()))
现在的结果是：
0 1 2 3 4 5
id
1 0 1 1 0 0 0
2 1 1 1 1 1 0
3 0 0 0 1 1 1
4 1 0 0 1 0 0
然后设置适当的列名称：
res.columns = pd.MultiIndex.from_tuples(
[(x, x + y) for x in list('abc') for y in list('01')])
结局结果是：
a b c
a0 a1 b0 b1 c0 c1
id
1 0 1 1 0 0 0
2 1 1 1 1 1 0
3 0 0 0 1 1 1
4 1 0 0 1 0 0
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