我有一个长格式的数据集，我需要将其转换为宽格式，但我首先需要创建列名。这个原始数据集如下所示：
Item Date Cost
---- ----------- -----
1102 10-12-2011 $1.00
1102 10-18-2011 $8.00
1102 10-15-2011 $11.00
1103 10-16-2011 $3.00
1104 11-18-2011 $7.00
1104 11-15-2011 $5.00
我想将数据集转换为如下所示：
Item charge_0 charge_1 charge_2
---- -------- -------- --------
1102 1.00 11.00 8.00
1103 3.00 NaN NaN
1104 5.00 7.00 NaN
费用编号（列名）表示每个项目收到费用的顺序（最早的日期）。
我已经获得了一些代码可以工作，但它真的很慢，并且不够优雅。我使用的数据集是几百万行，我需要在更大的数据集上使用代码，因此效率非常重要。
# Sort dataframe by Item and Date
df_sorted=df.sort_values['Item','Date'], ascending=[1,1])
df_sorted.reset_index(drop=True, inplace=True)
# Get the order or charges (based on date) for each item
df_cost=df_sorted.groupby('Item').apply(lambda x:x['Cost']
.reset_index()).reset_index()
df_cost['colName']='charge_' + df_cost['level_1'].astype(str)
# Transform data from long to wide format
df_long=df_cost.pivot(index='Item', columns='colName', values='Cost')
任何建议或意见将不胜感激。 谢谢， 尼科尔
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您可以从cumcount获取费用编号：
In [11]: df["charge"] = df.groupby(["Item"]).cumcount()
In [12]: df.pivot_table("Cost", index="Item", columns="charge", aggfunc=lambda x: x)
Out[12]:
charge 0 1 2
Item
1102 $1.00 $8.00 $11.00
1103 $3.00 NaN NaN
1104 $7.00 $5.00 NaN