我有以下数据：
A, B, c1 , c2, c3
01001,First cat,0,0,0
01001,Second Cat,0,0,0
01002,First cat,183,0,0
01002,Second cat,183,0,6
我想成为：
A, B, col, First cat, Second Cat
01001,c1, 0,0,0
01001,c2, 0,0,0
01001,c3, 0,0,0
01002,c1, 183,183,0
01002,c2, 0,0,0
01002,c3, 0,0,6
因此，我猜它被称为展开文件？我的想法是读取每一行并手动重新解析整个文件。我想知道在熊猫或类似地区是否有一条捷径。
感谢您的帮助
DataFrame.melt与DataFrame.pivot和一起使用DataFrame.fillna：
df = df.melt(['A','B']).pivot(['A','variable'], 'B','value').fillna(0).reset_index()
print (df)
B A variable First cat Second Cat Second cat
0 01001 c1 0 0 0
1 01001 c2 0 0 0
2 01001 c3 0 0 0
3 01002 c1 183 0 183
4 01002 c2 0 0 0
5 01002 c3 0 0 6
或DataFrame.set_index和DataFrame.stack和Series.unstack：
df = df.set_index(['A','B']).stack().unstack(level=1, fill_value=0).reset_index()
print (df)
B A level_1 First cat Second Cat Second cat
0 01001 c1 0 0 0
1 01001 c2 0 0 0
2 01001 c3 0 0 0
3 01002 c1 183 0 183
4 01002 c2 0 0 0
5 01002 c3 0 0 6
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