pandas将groupby值转换为列名

Question

我有一个pandas表，其中我有许多贷款到期年（可以在任何给定年份有多个贷款）、贷款名义和贷款类型（固定利率/浮动利率）。在

我想将公司的债务塔提取到a dataframe表中，如下所示：

年份，固定日期，浮动日期
2018年，sumofallfixed loans，sumofallfloatloans for the给定年份。在

到期年类型名义（MM）
0 2020固定600.0
2021年固定750.0
2021年浮动250.0
3 2025年固定700.0

转换为
年，固定，浮动
2020年，600年，0
2021750250
2025年700，0

我怎么能和熊猫一起玩呢？在

非常感谢， 托尼

Answer 1

似乎您需要^{}和聚合sum，最后由unstack整形：

df = df.groupby(['Year', 'LoanType'])['loan notional'].sum().unstack()

Answer 2

这里有一个支点解决方案，即

df.pivot(index='Year',columns='Type',values='Notional(MM)').fillna(0)

^{pr2}$

如有需要，总额

df.pivot_table(index='Year',columns='Type',values='Notional(MM)',aggfunc='sum').fillna(0)

Answer 3

通过使用pd.crosstab，而且，pivot也可以实现这一点：-）

pd.crosstab(index =df['MaturityYear'],columns =df['Type'],values =df['Notional'],aggfunc=np.sum).fillna(0)
Out[877]: 
Type          FIXED  FLOATING
MaturityYear                 
2020          600.0       0.0
2021          750.0     250.0
2025          700.0       0.0