重構熊貓資料框（將行中的日期轉換為列）-有解無憂

我有一個包含以下內容的熊貓資料框

房間	位置	傳感器	測量時間	值1	值2	值3
客廳	A1	111	27-12-2021	1.1	1.2	0.9
客廳	A2	112	27-12-2021	2.1	2.1	1.9
客廳	B1	113	27-12-2021	1.5	1.4	1.4
客廳	B2	114	27-12-2021	1.8	1.7	1.9
臥室	A1	211	27-12-2021	4.2	4.5	4.4
客廳	A1	111	29-12-2021	0.9	1.1	0.8
客廳	A2	112	29-12-2021	1.9	1.8	1.7
客廳	B1	115	29-12-2021	1.4	1.3	1.2
客廳	B2	114	29-12-2021	1.7	1.5	1.7

我想轉換資料框如下

房間	位置	傳感器	價值	27-12-2021	29-12-2021
客廳	A1	111	值1	1.1	0.9
客廳	A1	111	值2	1.2	1.1
客廳	A1	111	值3	0.9	0.8
客廳	A2	112	值1	2.1	1.9
客廳	A2	112	值2	2.1	1.8
客廳	A2	112	值3	1.9	1.7
客廳	B1	113	值1	1.5	不適用
客廳	B1	113	值2	1.4	不適用
客廳	B1	113	值3	1.4	不適用
客廳	B1	115	值1	不適用	1.4
客廳	B1	115	值2	不適用	1.3
客廳	B1	115	值3	不適用	1.2
客廳	B2	114	值1	1.8	1.7
客廳	B2	114	值2	1.7	1.5
客廳	B2	114	值3	1.9	1.7
臥室	A1	211	值1	4.2	不適用
臥室	A1	211	值2	4.5	不適用
臥室	A1	211	值3	4.4	不適用

我嘗試使用樞軸但沒有成功。

uj5u.com熱心網友回復：

更新

如果您有重復項，請使用pivot_table和一個agg函式：

out = df.pivot_table(index=['Room', 'Position', 'Sensor'],
                     columns=['Measuring Time'],
                     values=['Value1', 'Value2', 'Value3'],
                     aggfunc='last') \
        .rename_axis(columns=['Value', None]).stack(level=0).reset_index()

您可以使用pivot：

out = df.pivot(index=['Room', 'Position', 'Sensor'],
               columns=['Measuring Time'],
               values=['Value1', 'Value2', 'Value3']) \
        .rename_axis(columns=['Value', None]).stack(level=0).reset_index()

輸出：

           Room Position  Sensor   Value  27-12-2021  29-12-2021
0   Living Room       A1     111  Value1         1.1         0.9
1   Living Room       A1     111  Value2         1.2         1.1
2   Living Room       A1     111  Value3         0.9         0.8
3   Living Room       A2     112  Value1         2.1         1.9
4   Living Room       A2     112  Value2         2.1         1.8
5   Living Room       A2     112  Value3         1.9         1.7
6   Living Room       B1     113  Value1         1.5         NaN
7   Living Room       B1     113  Value2         1.4         NaN
8   Living Room       B1     113  Value3         1.4         NaN
9   Living Room       B1     115  Value1         NaN         1.4
10  Living Room       B1     115  Value2         NaN         1.3
11  Living Room       B1     115  Value3         NaN         1.2
12  Living Room       B2     114  Value1         1.8         1.7
13  Living Room       B2     114  Value2         1.7         1.5
14  Living Room       B2     114  Value3         1.9         1.7

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