我目前正在关注 Wes McKinney 的 Pandas 教程，我想知道是否可以在其中做某事。我将用一个例子来解释这一点: 我有一个数据框:
A B C
0 1 foo data1
1 5 foo2 data2
2 8 foo3 data3
3 6 foo data4
4 5 foo3 data5
5 3 foo2 data1
我想将以前的数据框转换为如下所示的新数据框:
data1 data2 data3 data4 data5
foo 1 0 0 6 0
foo2 3 5 0 0 0
foo3 0 0 8 0 5
此外，我不能两次使用相同的 foo-data 组合，所以我不关心覆盖值。
这对 Pandas 来说可能吗？
请您参考如下方法:
您可以旋转原始数据框 df，为索引、列和值设置正确的值。
a = df.pivot_table(index='B',columns='C',values='A').fillna(0)
fillna(0) 将 NaN 替换为 0 值。
C data1 data2 data3 data4 data5
B
foo 1 0 0 6 0
foo2 3 5 0 0 0
foo3 0 0 8 0 5
