python - 在熊猫中将多行转换为一列

Question

我有一个看起来像这样的熊猫数据框：

指数	ID	年	代码	类型	价值
0	100	2018	美国广播公司	1	123
1	100	2019	国防军	2	456
2	100	2019	全球健康指数	3	789
3	100	2018	JKL	4	454
4	100	2019	移动网络运营商	5	678
5	100	2018	二维码	6	234
6	101	2019	二维码	3	234

等等。我想将具有相同 ID 的所有行转换为一列及其各自的详细信息。总的来说，我有 1000 个ID，7 个值Code，8 个值Year和 9 个值Type。我尝试了相同的使用方法groupby，pivot但无法找到成功的解决方案。

我希望我的输出为：

指数	ID	第一年	代码1	类型1	价值1	第二年	代码2	类型2	价值2
0	100	2018	美国广播公司	1	123	2019	国防军	2	456

以此类推，即在同一行中，针对 Year、Code、Type 和 Value 的不同值，与一个 ID 相关的所有条目。

这是我正在尝试做的事情：

df2['cc'] = (df2.groupby('ID').cumcount() + 1).astype(str)
df2 = df2.pivot(index=['ID'], columns='cc', values=["Year", "Code","Type", "Value])
df2.columns = ['_'.join(col) for col in df2.columns]

但我收到以下错误：

ValueError：传递值的形状为 (2578587, 4)，索引暗示 (1, 4)

标签： pythonpandaspandas-groupby