如何使用每行可变列大小来转换数据帧？

Question

我有以下DataFrame：

ID      Code
5966856 A
5966856 B
5966857 A
5966854 A
5966854 B
5966854 C
6648070 A
6648074 A
6648075 B

我希望将其转换为：

ID      Code_1 Code_2 Code_3
5966856 A      B      NaN
5966857 A      NaN    NaN
5966854 A      B      C
6648070 A      NaN    NaN
6648074 A      NaN    NaN
6648075 B      NaN    NaN

我尝试了groupby和pivot，但在任何一种情况下我都需要定义列，在我的情况下，这些列是可变的。 最大列数等于每个唯一ID的最大代码数。其余的我填充为NaN。

Answer 1

使用：

• 首先将列Code转换为每组list
• 然后使用DataFrame contructor
自定义功能
• rename列
来自index 的列的
• reset_index

a = df.groupby('ID')['Code'].apply(list)
c = lambda x: 'Code_{}'.format(x+1)
df = pd.DataFrame(a.values.tolist(), index=a.index).rename(columns=c).reset_index()

替代：

• 为Counter按cumcount创建系列，添加1，投放到string并从radd右侧添加
• set_index按列和Series
• 重塑unstack
来自index 的列的
• reset_index

a = df.groupby('ID')['Code'].cumcount().add(1).astype(str).radd('Code_')
df = df.set_index(['ID', a])['Code'].unstack().reset_index()

print (df)
        ID Code_1 Code_2 Code_3
0  5966854      A      B      C
1  5966856      A      B   None
2  5966857      A   None   None
3  6648070      A   None   None
4  6648074      A   None   None
5  6648075      B   None   None