如何对一列使用数据透视/分组，而对其他列进行连接？

Question

我想基于一个列（月）创建透视表/表摘要，并隐瞒其他列。这里的关键是我不知道期望的列名称（月份和计算的），因此info1和info2的列名称可能会更改，因此我无法对其进行硬编码，但是我可以对Month和Calculated进行硬编码。输入为：

我已经尝试过数据透视表，但它没有显示所有列，也没有做我需要做的事情。

import pandas as pd
from collections import OrderedDict

d = {'Month': [1, 2, 2],
     'Calculated': [300, 400, 460],
     'info1': ["my info", "i really need the tech", "some more info"], 
     'info2': ["sales are good", "lets do more tech", "my third line"]}

df = pd.DataFrame(data=d)

df.to_csv("myfile.csv")


df1 = df.pivot_table(index = ['Month'], aggfunc=lambda x: ' '.join(x)).reset_index()

df1.to_csv("myfile1.csv")

我希望所有列都在那儿，按月分组并连接其他列。预期输出为

请不要担心csv部分，我这样做是为了截图此问题。

解决方案：

df.astype(str).pivot_table(index = ['Month'], aggfunc=lambda x: '\n'.join(x)).reset_index().reindex(columns=df.columns)

Answer 1

您首先需要使用astype(str)

更改数据类型。

df.astype(str).pivot_table(index = ['Month'], aggfunc=lambda x: '\n'.join(x)).reset_index()