在Pandas DataFrame中转置数据

Question

我有一个大型DataFrame（通过pandas.read_csv加载7 GB csv），结构如下：

In [1]: df
Out[1]: 

ID            Month           Transaction_Amount

1             2014/01         10
1             2014/02         20
1             2014/03         10
1             2014/04         20
1             2014/05         10
1             2014/06         20
1             2014/07         10
1             2014/08         20
1             2014/09         10
1             2014/10         20
1             2014/11         10
1             2014/12         20
2             2014/01         15
2             2014/02         25
2             2014/03         15
2             2014/04         25
...
10000000      2014/11         13
10000000      2014/12         23

我想对12个月的数据中的每个ID进行线性回归。最终目标是获得每个线性回归的斜率值，并将该数字与ID相关联。我的第一个想法是，要执行此回归，我应该创建一个具有以下结构的新DataFrame：

In [2]: my_new_transposed_df
Out[2]:

ID          01      02      03      04   ...    11      12      

1           10      20      10      20          10      20
2           15      25      15      25   ...    15      25
...
10000000    13      23      13      23   ...    13      23

此时，我会在每一行上执行回归并记录斜率：

In [1]: my_new_transposed_df['linear_reg_slope'] = my_new_transposed_df.perform_linear_regression(rows=(1:12))

然而，我在完成这两个步骤时遇到了麻烦，第一步是进行转换（转换，我认为？），第二步是执行回归。