从其他列中的特定值创建熊猫数据框列

Question

不确定我是否很好地措辞了总结。但基本上，我有一个数据框，每个 ID 在某些列中可能有多个值。我想获取这些潜在值（假设有 3 个我关心）并为每个包含和 X 创建一个列，如果该 ID 具有相应的值。所以基本上采取这个：

<头>

some_id	foo
1	10
1	20
2	10
2	20
2	30
3	30

并创建此：

<头>

some_id	10	20	30
1	X	X
2	X	X	X
3			X

我已经能够做到这一点，但我想知道是否有比我更好的方法来做到这一点。我为每个列创建了一个新列，给它一个 X 或空白字符串，然后通过使用 .max() 聚合新列的函数来使用 Pandas 组。

这种方式对我来说似乎比优雅的解决方案更麻烦。另外，我在这里尝试完成的工作是否有一个术语？我不认为非规范化适用。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'some_id': [1,1,2,2,2,3], 'foo': [10,20,10,20,30,30]})
print(df)

for col in [10,20,30]:
    df[col] = df.apply(lambda row : "X" if row['foo'] == col else "", axis = 1)

output_df = df.groupby('some_id')[[10,20,30]].max().reset_index()
print(output_df)