在每列中使用所有字符串数据透视数据帧

Question

示例数据帧：

Name   Attribute     Response
Joe    A             Yes
Joe    B             smoking 
Joe    B             headache
Mary   A             Null
Mary   B             Never
Bob    C             Today
Mary   A             Tomorrow

我已经尝试了几个小时，搜索了所有明显相似的SO问题，以将此df转到下面所需的输出。注意，Joe和Mary有多行属性相同，但响应不同

期望输出

Name    A                    B                     C
Joe    Yes                   smoking, headache     Null
Mary   Null, tomorrow        Never                 Null
Bob    Null                  Null                  Today

再次重申，我已经看过了所有关于从长到宽重塑数据帧的回复，没有一个涉及到这个精确的问题。此外，这些回答中的每一个都涉及我实现的答案，并且都导致了错误，要么是值错误，要么是数据错误，特别是一个声明索引包含重复值的错误。因此，非常感谢您的帮助

Answer 1

您可以使用aggfunc=list执行.pivot_table()：

print(
    df.pivot_table(
        index="Name", columns="Attribute", aggfunc=list, fill_value="Null"
    ).droplevel(0, axis=1)
)

印刷品：

Attribute                 A                    B        C
Name                                                     
Bob                    Null                 Null  [Today]
Joe                   [Yes]  [smoking, headache]     Null
Mary       [Null, Tomorrow]              [Never]     Null

---

或者，如果您不想要列表：

print(
    df.pivot_table(
        index="Name",
        columns="Attribute",
        aggfunc=",".join,
        fill_value="Null",
    ).droplevel(0, axis=1)
)

印刷品：

Attribute              A                 B      C
Name                                             
Bob                 Null              Null  Today
Joe                  Yes  smoking,headache   Null
Mary       Null,Tomorrow             Never   Null

---

编辑：要重命名索引，请执行以下操作：

df = df.pivot_table(
    index="Name",
    columns="Attribute",
    aggfunc=",".join,
    fill_value="Null",
)

df.index.name = ""
df.columns.name = ""