重塑熊貓數據幀（複雜的情況下！）

Question

我要重塑以下數據幀：

 
index id  numbers 
1111 5  58.99 
2222 5  75.65 
1000 4  66.54 
11  4  60.33 
143  4  62.31 
145  51  30.2 
1  7  61.28

重整的數據幀應該是這樣的：

 
id 1  2  3 
5 58.99 75.65 nan 
4 66.54 60.33 62.31 
51 30.2 nan  nan 
7 61.28 nan  nan

我用下面的代碼來做到這一點。

import pandas as pd 
dtFrame = pd.read_csv("data.csv") 
ids = dtFrame['id'].unique() 
temp = dtFrame.groupby(['id']) 
temp2 = {} 
for i in ids: 
    temp2[i]= temp.get_group(i).reset_index()['numbers'] 
dtFrame = pd.DataFrame.from_dict(temp2) 
dtFrame = dtFrame.T 

雖然上面的代碼解決了我的問題，但有沒有更簡單的方法來實現這一點。我試過Pivot表，但它不能解決問題，也許它需要在每個組中具有相同數量的元素。或者可能有另一種我不知道的方式，請分享你的想法。

Answer 1

In [69]: df.groupby(df['id'])['numbers'].apply(lambda x: pd.Series(x.values)).unstack() 
Out[69]: 
     0  1  2 
id      
4 66.54 60.33 62.31 
5 58.99 75.65 NaN 
7 61.28 NaN NaN 
51 30.20 NaN NaN 

這與您所做的事情非常相似，只是將循環替換爲apply。 pd.Series(x.values)有一個索引，默認範圍是從0開始的整數。索引值成爲列名（上面）。不同的團體可能有不同的長度並不重要。 apply方法爲您排列各種指數（並用NaN填充缺失值）。多麼方便！

我學會了這個把戲here。