Pandas DataFrame Transposeマルチカラム

Question

私は以下のデータフレームを持っています。

a x 10 
b x 11 
c x 15 
a y 16 
b y 17 
c y 19 
a z 20 
b z 21 
c z 23 

、私は以下のようにそれを変換したい：

x y z 
a 10 16 20 
b 11 17 21 
c 15 19 23 

は現在、私は、複数のデータフレーム（それぞれ「A」について、「b」と「c」）に、元のDFを作っていますし、その後転置してマージします。

私は確かに最適な解決策があります。したがって、助けを探しています。

Answer 1

使用pivot：

print (df) 
    A B C 
0 a x 10 
1 b x 11 
2 c x 15 
3 a y 16 
4 b y 17 
5 c y 19 
6 a z 20 
7 b z 21 
8 c z 23 

---

df = df.pivot(index='A', columns='B', values='C') 
print (df) 
B x y z 
A    
a 10 16 20 
b 11 17 21 
c 15 19 23 

それともset_index + unstack：

df = df.set_index(['A','B'])['C'].unstack() 
print (df) 
B x y z 
A    
a 10 16 20 
b 11 17 21 
c 15 19 23 

重複がmean、sumのような集約関数でpivot_tableを使用している場合は...：

print (df) 
    A B C 
0 a x 10 <-same a,x different C = 10 
1 a x 13 <-same a,x different C = 13 
2 b x 11 
3 c x 15 
4 a y 16 
5 b y 17 
6 c y 19 
7 a z 20 
8 b z 21 
9 c z 23 


df = df.pivot_table(index='A', columns='B', values='C', aggfunc='mean') 

それともgroupby + aggregate function + set_index：

df = df.groupby(['A','B'])['C'].mean().unstack() 
print (df) 
B  x  y  z 
A     
a 11.5 16.0 20.0 <- (10 + 13)/2 = 11.5 
b 11.0 17.0 21.0 
c 15.0 19.0 23.0