Pandas 中的 Groupby、转置和追加？

我有一个数据框，如下所示：

每个用户有10条记录。现在，我想创建一个如下所示的数据框：

userid  name1  name2  ... name10

这意味着我需要反转该列的每 10 条记录name并附加到新的数据框。

那么，它是如何做到的呢？有什么办法可以在 Pandas 中做到这一点吗？

groupby('userid') then reset_index在每个组内进行一致的跨组枚举。然后unstack获取列。

df.groupby('userid')['name'].apply(lambda df: df.reset_index(drop=True)).unstack()

示范

df = pd.DataFrame([
        [123, 'abc'],
        [123, 'abc'],
        [456, 'def'],
        [123, 'abc'],
        [123, 'abc'],
        [456, 'def'],
        [456, 'def'],
        [456, 'def'],
    ], columns=['userid', 'name'])

df.sort_values('userid').groupby('userid')['name'].apply(lambda df: df.reset_index(drop=True)).unstack()

如果你不想要userid作为索引，添加reset_index到最后。

df.sort_values('userid').groupby('userid')['name'].apply(lambda df: df.reset_index(drop=True)).unstack().reset_index()