Python Pandas - 如何将具有两个值的透视表取消堆叠并将每个值转为新列？

Question

在对一个包含两个值的数据表进行透视操作后，结果如下：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A' : ['foo', 'bar', 'foo', 'bar',
                       'foo', 'bar', 'foo', 'bar'],
            'B' : ['one', 'one', 'two', 'two',
                      'two', 'two', 'one', 'two'],
            'C' : [56, 2, 3, 4, 5, 6, 0, 2],
            'D' : [51, 2, 3, 4, 5, 6, 0, 2]})

pd.pivot_table(df, values=['C','D'],rows='B',cols='A').unstack().reset_index()

当我把这个透视的数据表展开，并重置索引时，会出现两个新列，分别叫做 'level_0' 和 0。'level_0' 列里包含了列名 C 和 D，而 0 列里则是对应的数值。

    level_0     A   B   0
0   C   bar     one     2.0
1   C   bar     two     4.0
2   C   foo     one     28.0
3   C   foo     two     4.0
4   D   bar     one     2.0
5   D   bar     two     4.0
6   D   foo     one     25.5
7   D   foo     two     4.0

我能否将这个数据表展开，使得每个值（C，D）出现在单独的列中，还是说我必须先拆分再合并这个数据表才能实现呢？谢谢。

编辑后显示想要的输出：

    A   B   C   D
0   bar one 2   2
1   bar two 4   4
2   foo one 28  25.5
3   foo two 4   4

Answer 1

你想要的是stack（而不是unstack）：

In [70]: pd.pivot_table(df, values=['C','D'],rows='B',cols='A').stack()
Out[70]: 
          C     D
B   A            
one bar   2   2.0
    foo  28  25.5
two bar   4   4.0
    foo   4   4.0

虽然你使用的unstack操作实际上也做了“堆叠”，因为你的索引轴上没有多重索引（只有在列轴上有）。

但实际上，你也可以通过分组操作来实现这个效果，我觉得这样更合理，因为你实际上是在按A和B分组列C和D：

In [72]: df.groupby(['A', 'B']).mean()
Out[72]: 
          C     D
A   B            
bar one   2   2.0
    two   4   4.0
foo one  28  25.5
    two   4   4.0