Python Pandas Dataframes：使用行值创建列

Question

我正尝试在python中复制this article，作为提高我的熊猫技能的一般方法。

现在，我面临以下问题。该文档的第11页将看到table12（a）和table2（b）。我找到了从表11到表12（a）的方法，但现在我陷入了困境。

我有以下数据框：

    id  date    element value
12  MX17004 2010-02-02  tmax    27.3
13  MX17004 2010-02-02  tmin    14.4
22  MX17004 2010-02-03  tmax    24.1
23  MX17004 2010-02-03  tmin    14.4
44  MX17004 2010-03-05  tmax    32.1
45  MX17004 2010-03-05  tmin    14.2

如何使用它来获取“ tmax”和“ tmin”列？

我当然可以使用for循环，但是我读到某个地方，每当您发现自己在处理数据帧时执行复杂的代码时，就已经存在一个可以执行您想要做的功能的

到目前为止我最大的尝试：

weather_molten.pivot(index='date', columns='element', values='value')

结果：

如您所见，我现在有一个多索引DF（与本文的结果相差很远），我不再有'id'列...

有什么想法吗？

谢谢您的时间！

Answer 1

你快到了！

pandas.DataFrame.pivot_table()与pandas.DataFrame.pivot()有点不同，它可以处理（1）多列作为索引，还可以处理（2）这些索引中的重复条目。

weather_molten.pivot_table(index=['id', 'date'], columns='element', values='value')将解决问题。

如果您真的很想不使用多重索引，则可以.reset_index()展平索引并使用常规的行号。

此页面中所描述的许多突变也在pandas文档Reshaping and Pivot Tables的本页上也进行了描述。