姓名支付
一个32
s 423
d 342
s 243
s 686
s 78
我尝试了groupby方法,然后进行查找和合并,合并,转置,剪切等操作。似乎没有任何办法可以解决问题。有什么建议吗?
a s d
32 423 342
46 243 67
NaN 686 NaN
NaN 78 NaN
NaN 34 NaN
答案 0 :(得分:1)
尝试使用pandas.pivot_table
:
df.pivot_table(index=df.groupby("Name").cumcount(), values="Pay", columns="Name")
输出:
Name a d s
0 32.0 342.0 423.0
1 46.0 67.0 243.0
2 NaN NaN 686.0
3 NaN NaN 78.0
4 NaN NaN 34.0
[Program finished]