如何将Pandas数据框旋转为具有混合数据类型和可能的双重值的新格式

我正在处理一个大型数据集。我从数据集中的表中提取所有数据，如下所示（输出1）：

Label                                                 Value

Time
2010-01-01 00:00:30.560    AAAAA                     [3] 
2010-01-01 00:00:30.560    BB                    -2.6000 
2010-01-01 00:00:30.560    C                      -2.2000 
2010-01-01 00:00:30.560    DD                      0.0000 
2010-01-01 00:00:40.160    GG                      1_2_3

我的目标是将其更改为并取出虚拟变量Label和value，并将时间作为索引

  Time                      AAAA   BB     C   DD   GG
2010-01-01 00:00:30.560      3    -2.6  -2.2   0   NaN
2010-01-01 00:00:40.160     NaN    NaN   NaN  NaN 1_2_3

我的代码如下所示：

logparser = parse_filter_logfile('CleanLog2.txt')
df = pd.DataFrame(logparser, columns = ['Time', 'Label', 'Value'])
df['Time'] = pd.to_datetime(df['Time'], format="%Y%m%d_%H:%M:%S.%f") #I get Output 1 here

H=df.set_index(['Time', 'Label']).unstack(-1)  #error I get the error: Index contains duplicate entries, cannot reshape

我尝试了几件事，但是没有任何运气。当我使用这个我得到这个错误

df.pivot(index='Time', columns='Code') #Error: Index contains duplicate entries, cannot reshape

当我使用这个我得到这个错误：

df.pivot(index='Time', columns='Code',aggfunc='mean') #pivot() got an unexpected keyword argument 'aggfunc'

如果有人可以提供帮助，我将不胜感激。提前致谢

我使用的更新

 H=df.pivot_table(index='Time', columns='Code', values='Value',aggfunc='first')

这样就解决了问题。