通过重复值重新组织Pandas Dataframe

7bsow1i6  于 2023-03-11  发布在  其他
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谢谢你的帮助!我一直在搜索网站上类似的问题,所以很抱歉,如果这是一个重复,但我还没有找到任何类似的。
但我有一个 Dataframe ,它来自一个查询,其中包含大量证券和多个日期的单个数据点。如图所示,原始数据的获取方式重复了所有可用日期的安全性,结果都在 Dataframe 末尾的同一列中。
我想看看我是否可以转换 Dataframe ,为每个证券制作一个列,用日期作为索引,我可以用一个for循环来完成,但我希望在原始 Dataframe 中有一些更优雅的东西,有人可能会有想法。
我在ID列上尝试了一些groupbys和一些数据切片,但是没有想到一个转换切片的好方法。
谢谢!
repeating security data

  • 同时粘贴下面的值,这样您就不必打开图片
ID       DATE SOURCE    ID_DATE  \

0 NVTS美国股票2022年3月15日ETF 2023年3月10日
1 NVTS美国股票2022年3月31日ETF 2023年3月10日
2 NVTS美国股票2022年4月14日ETF 2023年3月10日
3 NVTS美股2022年4月29日ETF 2023年3月10日
4 NVTS美国股票2022年5月13日ETF 2023年3月10日
(笑声)
1762 BEEM美国股票2023-01-13 ETF 2023-03-10
1763 BEEM美国股票2023年1月31日ETF 2023年3月10日
1764 BEEM美国股票2023年2月15日ETF 2023年3月10日
1765 BEEM美国股票2023年2月28日ETF 2023年3月10日

y4ekin9u

y4ekin9u1#

你可以试试panda的pivot函数。
就像这样

pivot_df = df.pivot(columns='ID', index='DATE', values='SOURCE')

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