我有一个看起来像这样的数据框：
a b c
0 1 10
1 2 10
2 2 20
3 3 30
4 1 40
4 3 10
上面的数据框作为默认 (0,1,2,3,4...) 索引。我想将其转换为如下所示的数据框：
1 2 3
0 10 0 0
1 0 10 0
2 0 20 0
3 0 0 30
4 40 0 10
第一个数据框中的“a”列成为第二个数据框中的索引，“b”的值成为列名，c 的值被复制，0 或 NaN 填充缺失值。原始数据集很大，将导致第二个数据帧非常稀疏。然后我打算将此数据框添加到一个更大的数据框，这很简单。
任何人都可以建议实现这一目标的最佳方法吗？
您可以使用该pivot方法。
请参阅文档： http: //pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reshaping.html#reshaping-by-pivoting-dataframe-objects
一个例子：
In [1]: import pandas as pd
In [2]: df = pd.DataFrame({'a':[0,1,2,3,4,4], 'b':[1,2,2,3,1,3], 'c':[10,10,20,3
0,40,10]})
In [3]: df
Out[3]:
a b c
0 0 1 10
1 1 2 10
2 2 2 20
3 3 3 30
4 4 1 40
5 4 3 10
In [4]: df.pivot(index='a', columns='b', values='c')
Out[4]:
b 1 2 3
a
0 10 NaN NaN
1 NaN 10 NaN
2 NaN 20 NaN
3 NaN NaN 30
4 40 NaN 10
如果您想要零而不是示例中的 NaN，则可以使用fillna：
In [5]: df.pivot(index='a', columns='b', values='c').fillna(0)
Out[5]:
b 1 2 3
a
0 10 0 0
1 0 10 0
2 0 20 0
3 0 0 30
4 40 0 10