如何在熊猫中汇总总和，并将唯一的行值转换为列名？

Question

我对熊猫pd.groupby()函数有疑问。我有DataFrame

data = [{'Shop': 'Venga', 'Item Name': 'Oranges', 'Measure':'Supply Cost', 'Value': '10'},
        {'Shop': 'Venga', 'Item Name': 'Oranges', 'Measure':'Product Cost', 'Value': '20'},
        {'Shop': 'Venga', 'Item Name': 'Apples', 'Measure':'Supply Cost', 'Value': '5'},
        {'Shop': 'Venga', 'Item Name': 'Apples', 'Measure':'Product Cost', 'Value': '60'},
        {'Shop': 'Mesto', 'Item Name': 'Oranges', 'Measure':'Supply Cost', 'Value': '15'},
        {'Shop': 'Mesto', 'Item Name': 'Oranges', 'Measure':'Product Cost', 'Value': '10'},
        {'Shop': 'Mesto', 'Item Name': 'Apples', 'Measure':'Supply Cost', 'Value': '80'},
        {'Shop': 'Mesto', 'Item Name': 'Apples', 'Measure':'Product Cost', 'Value': '5'},
       ]

我想将Measure的类别移动到列中，并使它看起来像这样：

我尝试运行data.groupby(['Measure'], axis = 1).sum()，但对我来说根本不起作用。

Answer 1

• 使用.groupby，然后使用.unstack正确的级别。
  • 在这种情况下，level=2是'Measure'对象的.groupby列。
• .reset_index删除多级索引。

import pandas as pd

dfg = df.groupby(['Shop', 'Item Name', 'Measure'])['Value'].sum().unstack(level=2).reset_index()
dfg.columns.name = None

# display(dfg)
    Shop Item Name Product Cost Supply Cost
0  Mesto    Apples            5          80
1  Mesto   Oranges           10          15
2  Venga    Apples           60           5
3  Venga   Oranges           20          10