Pnadasによる縦持ち⇒横持ちデータ構造変換

Question

現在、下記のようなデータフレームがあり

df = pd.DataFrame([[1, '太郎', 'ばなな', 1],
                   [1, '太郎', 'いちご', 2],
                   [1, '太郎', 'メロン', 3],
                   [2, '次郎', 'ばなな', 1],
                   [2, '次郎', 'メロン', 3],
                   [2, '次郎', 'すいか', 4],
                   [3, '花子', 'いちご', 2],
                   [3, '花子', 'メロン', 3],
                   [3, '花子', 'みかん', 5]],
                columns=['id','name','item','sort'])

id	name	item	sort
1	太郎	ばなな	1
1	太郎	いちご	2
1	太郎	メロン	3
2	次郎	ばなな	1
2	次郎	メロン	3
2	次郎	すいか	4
3	花子	いちご	2
3	花子	メロン	3
3	花子	みかん	5

下記の横持ちのデータに加工したいと思っています。
※items数はMax 3 とします。

|id|name|item01|item02|item03|
|--:|:--:|:--:|:--:|
|1|太郎|ばなな|いちご|メロン|
|2|次郎|ばなな|メロン|すいか|
|3|花子|いちご|メロン|みかん|

Pandas によって、縦持ち横持変換を pivot_table を使用して加工しようと思っていましたが、下記のようになるため、そもそも pivot でやること自体が間違っている気がしております。

df.pivot_table(index=['id'], columns=['item'])

|item|いちご|すいか|ばなな|みかん|メロン|
|--:|:--:|:--:|:--:|
|id|||||
|1|2.0|NaN|1.0|NaN|3.0|
|2|NaN|4.0|1.0|NaN|3.0|
|3|2.0|NaN|NaN|5.0|3.0|

アドバイスございましたら、よろしくお願いします。

Answer 1

groupby.apply()で実現できるかと思います。

df = df.groupby(['id', 'name']).apply(lambda d: d['item'].reset_index(drop=True))

以下は簡単な確認サンプルです。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([[1, '太郎', 'ばなな', 1],
                   [1, '太郎', 'いちご', 2],
                   [1, '太郎', 'メロン', 3],
                   [2, '次郎', 'ばなな', 1],
                   [2, '次郎', 'メロン', 3],
                   [2, '次郎', 'すいか', 4],
                   [3, '花子', 'いちご', 2],
                   [3, '花子', 'メロン', 3],
                   [3, '花子', 'みかん', 5]],
                columns=['id','name','item','sort'])


df = df.groupby(['id', 'name']).apply(lambda d: d['item'].reset_index(drop=True))
# Column名を質問にあわせて修正
df = df.rename(columns={i:'item{:02d}'.format(i+1) for i in range(10)})
#item    item01 item02 item03
#id name
#1  太郎      ばなな    いちご    メロン
#2  次郎      ばなな    メロン    すいか
#3  花子      いちご    メロン    みかん

Comments

[tajihiro]

もう一つ踏み込んで質問ですが、item01, item02, item03 それぞれの列の後ろに、sort の値を差し込むことは可能でしょうか？下記のように。

太郎 ばなな 1 いちご 2 メロン 3
次郎 ばなな 1 メロン 3 すいか 4
花子 いちご 2 メロン 3 みかん 5

[magichan]

いくつか方法がありそうですが、とりあえず簡単に行うのであれば
上記の方法と全く同じ方法で　sort のデータを作成し、(itemの箇所を sortに変更)
上記の df と pd.concat([item_df, sort_df], axis=1) で結合、最後に列を並べ替えと良いのではないでしょうか。