如何解决重塑数据框熊猫
我有：
data1=['id1','id2','id3','id1','id5']
data2=['','A','','B','']
data3=['m1','m1','m2','m2']
data4=['1.22','sd','EUR','1.456','GB1234']
pd.DataFrame({'identifier':data1,'name':data2,'grp':data3,'value':data4})
identifier name grp value
0 id1 m1 1.22
1 id2 A m1 sd
2 id3 m1 EUR
3 id1 B m2 1.456
4 id5 m2 GB1234
我想要：
id1 id2 id3 id5
A 1.220 sd EUR
B 1.456 GB1234
有什么建议吗？ 我的真实数据有109个标识符，6k个名称，1k个组 一些注意事项：
- 所有标识符都有可能在不同的组中是相同的
- 最后，我想将所有标识符作为一列，将名称作为索引，并将值作为值
我尝试了df2=df.pivot(values='value',columns='field',index='ticker')
并收到错误：ValueError: Index contains duplicate entries,cannot reshap
我尝试了reshaping a data frame in pandas，但这有点不同
解决方法
我认为您需要DataFrame.pivot_table和聚合first，并且如果需要用第一个非空字符串name替换组，请添加rename：
s = df.assign(name = df['name'].replace('',np.nan)).groupby('grp')['name'].first()
df2=df.pivot_table(values='value',columns='identifier',index='grp',aggfunc='first').rename(s)
print (df2)
identifier id1 id2 id3 id5
grp
A 1.22 sd EUR NaN
B 1.456 NaN NaN GB1234
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