我有一个熊猫数据帧，我想一列级添加到拆分特定列（metric_a，metric_b，metric_c基于另一列的值）为几个子栏（parameter）。
当前数据格式：
participant param metric_a metric_b metric_c
0 alice a 0,700 0,912 0,341
1 alice b 0,736 0,230 0,370
2 bob a 0,886 0,364 0,995
3 bob b 0,510 0,704 0,990
4 charlie a 0,173 0,462 0,709
5 charlie b 0,085 0,950 0,807
6 david a 0,676 0,653 0,189
7 david b 0,823 0,524 0,430
所需数据格式：
participant metric_a metric_b metric_c
a b a b a b
0 alice 0,700 0,736 0,912 0,230 0,341 0,370
1 bob 0,886 0,510 0,364 0,704 0,995 0,990
2 charlie 0,173 0,085 0,462 0,950 0,709 0,807
3 david 0,676 0,823 0,653 0,524 0,189 0,430
我努力了
df.set_index(['participant', 'param']).unstack(['param'])
这给了我一个接近的结果，但并不能令我满意，因为我想保留一个单级索引和participant一个常规列。
metric_a metric_b metric_c
param a b a b a b
participant
alice 0,700 0,736 0,912 0,230 0,341 0,370
bob 0,886 0,510 0,364 0,704 0,995 0,990
charlie 0,173 0,085 0,462 0,950 0,709 0,807
david 0,676 0,823 0,653 0,524 0,189 0,430
我的直觉是，groupby()或pivot_table()职能可以做到这一点，但不能弄清楚如何做。
IIUC，使用DataFrame.set_index和unstack，并reset_index指定col_level参数：
df.set_index(['participant', 'param']).unstack('param').reset_index(col_level=0)
[出]
participant metric_a metric_b metric_c
param a b a b a b
0 alice 0,700 0,736 0,912 0,230 0,341 0,370
1 bob 0,886 0,510 0,364 0,704 0,995 0,990
2 charlie 0,173 0,085 0,462 0,950 0,709 0,807
3 david 0,676 NaN 0,653 NaN 0,189 NaN
4 heidi NaN 0,823 NaN 0,524 NaN 0,430
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