Pandas重新格式化表以在groupby之后将某些行设置为列

Question

关于在熊猫中重新格式化表格有很多问题，但遗憾的是我无法将这些用于我的例子。

我有：

df = pd.read_csv('dbo.Access_Stat_all.csv',error_bad_lines=False, usecols=['Name','Format','Resource_ID','Number'])
newdf = df[df['Resource_ID'] == 1200]
newdf = newdf[['Format','Name','Number']]

newdf = newdf.groupby(['Format','Name']).last()
print(newdf)

其中给出了以下结果（结果很长，例如只有一些行。）

                 Number
Format Name            
entry  Apr 2006   11
   Apr 2007       3
   Apr 2008       4
   Apr 2011       1
   Apr 2012       3
   Apr 2013       1
   Apr 2014       1
   Apr 2015       1

html   Jun 2017   0
   Apr 2008       4
   Mar 2007       1
   Mar 2013       0
   Mar 2014       0
   Mar 2015       0
   Mar 2016       0

我想要类似的东西：

     Apr 2007   Apr 2008   Mar 2007
Entry  11          4           0
Html    0          0           1

我该怎么做？

Answer 1

尝试取消堆结果：

newdf = newdf.unstack()

要删除Number，请尝试：

newdf.columns = newdf.columns.droplevel()