拆栈索引中缺少值的数据框

Question

我有以下熊猫数据框

df = pd.DataFrame({'id':[4106.0,4106.0,7011.0,7011.0,7011.0],
     'var':['var1','var2','var3','var1','var2'],
     'varvalue':[1.8,5.81,1.05,2.3,10.2]})
df = df.set_index(['id','var'])

我想解开-1级（var），然后根据来自此数据帧的映射更改新列的名称

dfnames = pd.DataFrame({'var':['var1', 'var2', 'var3'],
                        'colname':['colname1', 'colname2', 'colname3']})
dfnames

结果应为以下

如果没有丢失的值（即，我具有id为4106的var的所有值），则df.unstack（）将起作用。但是，当我没有所有值时，了解如何做到这一点将是很棒的。