无法重塑（枢轴）大熊猫DF

Question

所以我有这个DF：

In [130]: dfAbr
Out[130]: 
           ip ospfArea router_name
0     1.1.1.1  0.0.0.2   Router1-1
1     1.1.1.2  0.0.0.2   Router1-2
140   5.5.5.1  0.0.0.5   Router5-1
141   5.5.5.2  0.0.0.5   Router5-2

我想将其重塑为2行数据框，例如：

我一直在使用stack/unstack和pivot函数，但是走得太远了。

例如，dfAbr1 = pd.DataFrame(dfAbr.set_index('ospfArea').stack()).reset_index()重命名列名，将产生以下内容：

In [151]: dfAbr1
Out[151]: 
  ospfArea       level1     level2
0  0.0.0.2           ip    1.1.1.1
1  0.0.0.2  router_name  Router1-1
2  0.0.0.2           ip    1.1.1.2
3  0.0.0.2  router_name  Router1-2
4  0.0.0.5           ip    5.5.5.1
5  0.0.0.5  router_name  Router5-1
6  0.0.0.5           ip    5.5.5.2
7  0.0.0.5  router_name  Router5-2

从那里，我想pivot，像这样：dfAbr1.pivot(index='ospfArea', columns='level1',values='level2')，但是当我得到Index contains duplicate entries, cannot reshape时就不会这么做。我相信这是因为在level1下，我有重复的值...

还有其他方法吗？

谢谢！

Answer 1

用DataFrame.set_index创建MultiIndex，用GroupBy.cumcount创建计数器列，用DataFrame.unstack重整形状，并用{{1}将Multiindex平坦化map }：

format

Answer 2

具有枢轴的解决方案，另请参见this question

new_df = (df.assign(col=df.groupby('ospfArea').cumcount())
   .pivot(index='ospfArea', columns='col')
)

new_df.columns = [f'{x[0]}{x[1]+1}' for x in new_df.columns]

输出：

              ip1      ip2 router_name1 router_name2
ospfArea                                            
0.0.0.2   1.1.1.1  1.1.1.2    Router1-1    Router1-2
0.0.0.5   5.5.5.1  5.5.5.2    Router5-1    Router5-2