我有一个看起来像这样的熊猫数据框：
id name total cubierto no_cubierto escuela_id nivel_id
0 1 direccion 1 1 0 420000707 1
1 2 frente_a_alunos 4 4 0 420000707 1
2 3 apoyo 2 2 0 420000707 1
3 4 direccion 2 2 0 840477414 2
4 5 frente_a_alunos 8 8 0 840477414 2
5 6 apoyo 4 3 1 840477414 2
6 7 direccion 7 7 0 918751515 3
7 8 apoyo 37 37 0 918751515 3
8 9 direccion 1 1 0 993683216 1
9 10 frente_a_alunos 7 7 0 993683216 1
“名称”列具有3个唯一值：
- direccion
- frente a alunos
- apoyo
我需要获取一个新的数据框，该数据框按“ escuela_id”和“ nivel_id”分组，并具有以下列：
- direccion_total
- direccion_cubierto
- frente_a_alunos_total
- frente_a_alunos_cubierto
- apoyo_total
- apoyo_cubierto
- escuela_id
- nivel_id
分别从"total"和"cubierto"列中获取值。
我不需要列"no_cubierto"。
熊猫函数可以做到吗？我被卡住了，找不到任何解决方案。
该示例的输出应如下所示：
escuela_id nivel_id apoyo_cubierto apoyo_total direccion_total
0 420000707 1 2 2 1
1 840477414 2 3 4 2
2 918751515 3 37 37 7
3 993683216 1 .. .. 1
direccion_cubierto frente_a_alunos_total frente_a_alunos_cubierto
0 1 4 4
1 2 8 8
2 7 .. ..
3 1 7 7
答案 0 :(得分：1)
您需要在此处使用pivot_table
df = df.pivot_table(index=['escuela_id', 'nivel_id'], columns='name', values=['total', 'cubierto']).reset_index()
df.columns = ['_'.join(col).strip() for col in df.columns.values]
print(df)
输出：
escuela_id_ nivel_id_ cubierto_apoyo cubierto_direccion cubierto_frente_a_alunos total_apoyo total_direccion total_frente_a_alunos
0 420000707 1 2.0 1.0 4.0 2.0 1.0 4.0
1 840477414 2 3.0 2.0 8.0 4.0 2.0 8.0
2 918751515 3 37.0 7.0 NaN 37.0 7.0 NaN
3 993683216 1 NaN 1.0 7.0 NaN 1.0 7.0