如何在不丢失列的情况下将列(类别类型)转换为列?

侧身

我有一个包含许多列的数据框。我想将类别类型列(“系列名称”)中的值转换为列,而不会丢失其他列。在下面,您可以看到我的工作:

我有这个 在此处输入图片说明

我使用以下代码:

education_level.pivot(index=education_level.index, columns='Series Name')['Value']

结果是这样的: 在此处输入图片说明

因此,我丢失了“国家名称”,“国家代码”和“年份”列。我不想要那个。我希望有人可以帮助我解决这个问题。

我想要得到以下最终结果:国家/地区名称-国家/地区代码-年份-类别1-类别2-...意思是,我想连续获取一行国家的数据。

耶斯列尔

如果cols列表中所有值的排序规则都是唯一的,请set_index与结合使用unstack

cols = ['Country name','Country Code','Year','Series Name']
df = education_level.set_index(cols)['Value'].unstack()

如果没有,请使用pivot_table聚合函数-例如mean

df1 = df.pivot_table(index=['Country name','Country Code','Year'],
                     columns='Series Name',
                     values='Value',
                     aggfunc='mean')

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