Pandas - 合并两列时的数据透视表

Question

我有一个包含两个分类列和几个数字列的表格。我希望在将两个分类列合并到数字列的名称中的同时，在某个索引上旋转表（在示例中，索引是客户端）。有没有办法在没有循环的情况下做到这一点？

这是一个示例表：

<头>

客户	项目	案例	支出	value_mean	value_std
A 先生	Project_15	4	100122	9655.566667	12.70499327
A 先生	Project_15	2	4015	9653	17.66352173
A 先生	Project_15	7	8953	94.4	2.065591118
A 先生	Project_16	1	3922	65519.4	0.894427191
A 先生	Project_16	6	8953	21093.5	17816.03006
A 先生	Project_16	7	8953	30665.3	30643.27374
A 先生	Project_16	2	4015	65517.8	1.788854382
A 先生	Project_16	4	100122	65518.86667	1.153402392
A 先生	Project_16	5	3109	65519	1.632993162
A 先生	Project_18	4	100122	78.84444444	16.89884719
A 先生	Project_18	5	3109	5820	6735.594059
B 先生	Project_15	7	9063	94.6	1.646545205
B 先生	Project_15	2	4015	9636	14.38749457
B 先生	Project_15	6	8968	93.6	1.264911064
B 先生	Project_16	5	4016	65519	1.414213562
B 先生	Project_16	6	8968	22375.3	16701.95844
B 先生	Project_16	7	9063	36482.5	31091.74401
B 先生	Project_16	4	98966	65518.78	1.133333333
B 先生	Project_18	1	2906	79.5	1.914854216
B 先生	Project_18	5	4016	6257	6399.977109
B 先生	Project_18	6	8968	13304.3	52.38330947
B 先生	Project_18	2	4015	78.8	1.095445115

我想要这样的东西：

<头>

客户	Project_15_Case_4_Spending	Project_15_Case_4_value_mean	Project_15_Case_4_value_std	Project_15_Case_2_Spending	Project_15_Case_2_value_mean	Project_15_Case_2_value_std	...
A 先生	100122	9655.566667	12.70499327	4015	9653	17.66352173	...
B 先生	9063	94.6	1.646545205	4015	9636	14.38749457	...

感谢您的帮助。

Answer 1

一种方式 -> 使用 pivot_table，然后重命名 columns。如果需要，您可以使用 fill_Value=0。

df1 = df.pivot_table(index='Client', columns=['Project', 'Case'], values=[
                     'Spending', 'value_mean', 'value_std'])
df1.columns = [f'{j}_Case_{k}_{i}' for i, j, k in df1.columns]

Answer 2

使用.stack() + .unstack()：然后可以保持列顺序跟随原始的逐行3列顺序，如预期输出中的列顺序所示：

streamline-light/users

结果：

df2 = df.set_index(['Client', 'Project', 'Case']).stack().unstack([1,2]).unstack()
df2.columns = df2.columns.map(lambda x: f'{x[0]}_{x[1]}_{x[2]}')
df2 = df2.reset_index()