带MultiIndex的Unstack Pandas DataFrame [英] Unstack Pandas DataFrame with MultiIndex

问题描述

我在这里看到了很多类似的问题，但是不幸的是，我找不到能够帮助我的答案.

I have seen a lots of similar questions over here, but unfortunately I was not able to find the answers that could help me.

我想做的是通过unstack()方法使用MultiIndex重塑DataFrame.就是这样:

What I'm trying to do is to reshape the DataFrame with MultiIndex via unstack() method. Here is it:

                                                                      val  
item  indicator                                                            
0     Расположение:                          Минское шоссе /Минское шоссе  
      Направление:                                                  Запад  
      Площадь:                                                    1200 м²  
      Стоимость:                                       1 007 259 000 руб.  
1     Расположение:                            Переделкино /Минское шоссе  
      Направление:                                                  Запад  
      Площадь:                                                     850 м²  
      Стоимость:                                         973 683 700 руб.  
2     Расположение:                                Бородки /Минское шоссе  
      Направление:                                                  Запад  
      Площадь:                                                     860 м²  
      Стоимость:                                         786 669 600 руб.  

所需的输出:

    Расположение:    Направление:    Площадь:    Стоимость:
0       ...             ...            ...          ...
1       ...             ...            ...          ...
2       ...             ...            ...          ...      

我尝试根据手册，但没有成功:

I tried to use the unstack() according to the manual, but with no success:

In [6]: combined.unstack('indicator')
...
ValueError: Index contains duplicate entries, cannot reshape

任何帮助将不胜感激.

推荐答案

感谢大家，我的DataFrame中有错误.我想念他们.

Thanks to everyone, there were mistakes in my DataFrame. I missed them.

这篇关于带MultiIndex的Unstack Pandas DataFrame的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！