熊猫：如何转动/重塑

Question

我已经得到了以下数据框熊猫他们的方式我希望有一个数据框（如果可能的话...）：

df = pandas.DataFrame({"date_id": ["2016-12-13", "2016-12-12", "2016-12-13", "2016-12-13", "2016-12-12"], "gender": ["female", "female", "male", "unisex", "male"], "value": [251, 302, 256, 23, 283]}) 

里面居然是这样的小朋友：

 date_id gender value 
0 2016-12-13 female 251 
1 2016-12-12 female 302 
2 2016-12-13 male 256 
3 2016-12-13 unisex  23 
4 2016-12-12 male 283 

我想是这样的：

 date_id female_value male_value unisex_value 
0 2016-12-13   251   256   23 
1 2016-12-12   302   283    0 

这可能吗？如果是的话，哪个工具可以实现它？重塑？枢？ 请注意，它应该是python3.x兼容。

在此先感谢您的帮助和建议。

UPDATE

我必须精确我的问题。除了上述的东西，我想改变我得到的数据框与to_dict（东方=“记录”），它是这样的：

df2.to_dict(orient="records") 
[{'female_value': 251, 'date_id': '2016-12-13', 'male_value': 256, 'unisex_value': 23}, {'female_value': 302, 'date_id': '2016-12-12', 'male_value': 283, 'unisex_value': 0}] 

亲切的问候 丹尼斯

Answer 1

一个解决方案与pivot，但随后是必要fillna并转换为int，最后reset_index：

df = df.pivot(index='date_id', columns='gender', values='value') 
     .fillna(0) 
     .astype(int) 
     .reset_index() 
print (df) 
gender  date_id female male unisex 
0  2016-12-12  302 283  0 
1  2016-12-13  251 256  23 

另一个与set_index和unstack，LA ST reset_index：

df = df.set_index(['date_id','gender']).value.unstack(fill_value=0).reset_index() 
print (df) 
gender  date_id female male unisex 
0  2016-12-12  302 283  0 
1  2016-12-13  251 256  23 

print (df.to_dict(orient="records")) 
[{'date_id': '2016-12-12', 'unisex': 0, 'female': 302, 'male': 283}, 
{'date_id': '2016-12-13', 'unisex': 23, 'female': 251, 'male': 256}] 

如果需要更改列名添加add_suffix：

df = df.set_index(['date_id','gender']).value 
     .unstack(fill_value=0) 
     .add_suffix('_value') 
     .reset_index() 
print (df) 
gender  date_id female_value male_value unisex_value 
0  2016-12-12   302   283    0 
1  2016-12-13   251   256   23 

print (df.to_dict(orient="records")) 
[{'female_value': 302, 'male_value': 283, 'unisex_value': 0}, 
{'female_value': 251, 'male_value': 256, 'unisex_value': 23}]