合并pandas dataframe中的多行并创建新列

Question

我的数据帧中每行的列数是动态的，单个记录可以超过1行。前2列是键列。如果键列匹配，我必须将每一行数据追加到一行中，并根据追加所需创建尽可能多的列。在

输入在（数据帧）c1以下的列c2中的列等。。。在

row 1: A 1 c1 c2 c3.. c20
row 2: A 1 c21....c25
row 3. A 1 c26.... c35
row 4: A 2 d1 d2... d21
row 5: A 2 d22....d27

我试着用分组数据框（\uuUu first 2列名）。first（）.reset\u index（），它只返回第一行，因为我们使用的是first（）。在python中有什么函数可以做到这一点吗

需要输出：（数据帧）

^{pr2}$

Answer 1

使用^{}表示一系列计数器，然后在列表理解中使用^{}、^{}和最后一个展平MultiIndex：

print (df)
       a  b    c    d    e    f
row1:  A  1   c1   c2   c3  c20
row2:  A  1  c21  c22  c23  c24
row3.  A  1  c26  c27  c28  c29
row4:  A  2   d1   d2  d21  d22
row5:  A  2  d22  d27  d28  d29

s = df.groupby(['a','b']).cumcount()

df1 = df.set_index(['a', 'b', s]).unstack().sort_index(level=1, axis=1)
df1.columns = [f'{x}{y}' for x, y in df1.columns]
df1 = df1.reset_index()
print (df1)
   a  b  c0  d0   e0   f0   c1   d1   e1   f1   c2   d2   e2   f2
0  A  1  c1  c2   c3  c20  c21  c22  c23  c24  c26  c27  c28  c29
1  A  2  d1  d2  d21  d22  d22  d27  d28  d29  NaN  NaN  NaN  NaN