熊猫改变了数据帧结构

我目前正在关注关于熊猫的Wes McKinneys教程,我想知道是否有可能在其中做某件事.我将用一个例子解释一下:我有一个数据框:

    A   B   C
0   1 foo   data1
1   5 foo2  data2
2   8 foo3  data3
3   6 foo   data4
4   5 foo3  data5
5   3 foo2  data1

我想将以前的数据帧转换为一个新的数据框,如下所示:

      data1 data2 data3 data4 data5
foo    1      0     0     6     0
foo2   3      5     0     0     0
foo3   0      0     8     0     5

另外,我不能两次使用相同的foo-data组合,所以我不关心覆盖值.

大熊猫有可能吗？

您可以为原始数据框df设置索引,列和值的正确值.

a = df.pivot_table(index='B',columns='C',values='A').fillna(0)

该fillna(0)替换NaN用0的值.

C     data1  data2  data3  data4  data5
B                                      
foo       1      0      0      6      0
foo2      3      5      0      0      0
foo3      0      0      8      0      5