如何将具有重复索引的堆叠列转换为具有pandas的多个唯一列？

在pandas中，可以使用pivot_table函数将具有重复索引的堆叠列转换为具有多个唯一列的DataFrame。

首先，假设我们有一个DataFrame df，其中包含重复索引的堆叠列。我们可以使用以下代码创建一个示例DataFrame：

import pandas as pd

data = {'Index': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
        'Column1': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
        'Column2': [7, 8, 9, 10, 11, 12]}

df = pd.DataFrame(data)

这将创建一个具有重复索引的DataFrame，如下所示：

  Index  Column1  Column2
0     A        1        7
1     A        2        8
2     B        3        9
3     B        4       10
4     C        5       11
5     C        6       12

要将具有重复索引的堆叠列转换为具有多个唯一列的DataFrame，我们可以使用pivot_table函数。以下是使用pivot_table函数的示例代码：

df_pivot = pd.pivot_table(df, index='Index', columns=df.groupby('Index').cumcount(), values=['Column1', 'Column2'])

在上面的代码中，我们指定了index='Index'，这意味着我们要以Index列作为新DataFrame的索引。然后，我们使用columns=df.groupby('Index').cumcount()指定了新DataFrame的列。df.groupby('Index').cumcount()将为每个索引值生成一个唯一的计数，以创建多个唯一列。最后，我们指定了values=['Column1', 'Column2']，这意味着我们要将Column1和Column2列的值填充到新DataFrame的对应位置。

执行上述代码后，将得到以下转换后的DataFrame df_pivot：

      Column1       Column2      
            0    1       0     1
Index                           
A           1  2.0     7.0   8.0
B           3  4.0     9.0  10.0
C           5  6.0    11.0  12.0

这样，我们成功将具有重复索引的堆叠列转换为具有多个唯一列的DataFrame。

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