将行转到列，同时基于组平放数据

Question

我有以下数据。

idx Group      key     value  Time     IsTrue  
1   bicycle    person  yes    9:30      yes         
2   bicycle    name    bob    9:30      yes         
3   bicycle    alive   yes    9:30      yes            
5   non-cycle  person  no     1:30      no      
6   non-cycle  name    jack   1:30      no               

我想从dataframe得到以下结果

idx Group       Time  IsTrue person name  alive
1   bicycle     9:30  yes    yes    bob   yes
2   non-cycle   1:30  no     no     jack  NA

键列变成新列的地方，值是这些新列的行。其他所有行都有相同的值，但键列和值列除外。钥匙变了，所以我要做些有活力的事情。

我目前的解决方案使用了熊猫群&应用(基于group列)，并为每个组创建了一个新的数据格式，但这似乎超出了工程化的范围。有更简单的解决办法吗？

Answer 1

编辑

作为你的固定输出。我使用set_index和unstack添加了另一个解决方案

df.set_index(['Group', 'Time', 'IsTrue', 'key'])['value'].unstack().reset_index()

Out[503]:
key      Group  Time IsTrue alive  name person
0      bicycle  9:30    yes   yes   bob    yes
1    non-cycle  1:30     no   NaN  jack     no

原版：

你想要的输出令人困惑。如果这是你想要的，让我们试试这个解决方案。如果不是，我会删除它。

df.pivot_table(index=['Group', 'Time', 'IsTrue'], columns='key', values='value', aggfunc='first').reset_index()

Out[487]:
key      Group  Time IsTrue alive  name person
0      bicycle  9:30    yes   yes   bob    yes
1    non-cycle  1:30     no   NaN  jack     no

Answer 2

在以下方面：

df = pd.read_clipboard()

pivot = df[['key', 'value', 'Group']].pivot(index='Group',columns='key').droplevel(0, axis=1).reset_index()
df.drop(['idx','key', 'value'], axis=1, inplace=True)

df = df.merge(pivot, on='Group').drop_duplicates().reset_index(drop=True)

退出：

|   | Group     | Time | IsTrue | alive | name | person |
|---|-----------|------|--------|-------|------|--------|
| 0 | bicycle   | 9:30 | yes    | yes   | bob  | yes    |
| 1 | non-cycle | 1:30 | no     | NaN   | jack | no     |