蟒蛇，熊猫，数据框，行到列

我有一个数据框，我从一个组织糟糕的SQL表中拉出。这表有每个通道的唯一行我可以提取这些信息为Python数据帧，并打算做进一步的处理，但现在只希望它得到一个更可用的格式蟒蛇，熊猫，数据框，行到列

样本输入：

C = pd.DataFrame() 
A = np.array([datetime.datetime(2016,8,8,0,0,1,1000),45,'foo1',1]) 
B = pd.DataFrame(A.reshape(1,4),columns = ['date','chNum','chNam','value']) 
C = C.append(B) 
A = np.array([datetime.datetime(2016,8,8,0,0,1,1000),46,'foo2',12.3]) 
B = pd.DataFrame(A.reshape(1,4),columns = ['date','chNum','chNam','value']) 
C = C.append(B) 
A = np.array([datetime.datetime(2016,8,8,0,0,2,1000),45,'foo1',10]) 
B = pd.DataFrame(A.reshape(1,4),columns = ['date','chNum','chNam','value']) 
C = C.append(B) 
A = np.array([datetime.datetime(2016,8,8,0,0,2,1000),46,'foo2',11.3]) 
B = pd.DataFrame(A.reshape(1,4),columns = ['date','chNum','chNam','value']) 
C = C.append(B)

主要生产

       date chNum chNam value 
0 2016-08-08 00:00:01.001000 45 foo1  1 
0 2016-08-08 00:00:01.001000 46 foo2 12.3 
0 2016-08-08 00:00:02.001000 45 foo1 10 
0 2016-08-08 00:00:02.001000 46 foo2 11.3

我想

        date foo1  foo2 
2016-08-08 00:00:01.001000   1  12.3 
2016-08-08 00:00:02.001000   10 113

我有一个解决方案：制作一个唯一的日期列表，为每个日期循环遍历数据框，并拉出每个通道，创建一个新行。一种乏味（容易出错）！到程序，所以我在想，如果有利用大熊猫工具

来源

2016-09-14 Mohammad Athar

使用更好的方法，然后unstack转动

C.set_index(['date', 'chNum', 'chNam'])['value'].unstack(['chNam', 'chNum'])

为了让你问究竟什么

C.set_index(['date', 'chNam'])['value'].unstack().rename_axis(None, 1)

来源

2016-09-14 14:00:20 piRSquared

蟒蛇，熊猫，数据框，行到列

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