「DataFrame」indexの同じデータを1列につなげたい

Question

DataFrameのindexの同じデータを1列に, つなげたい

df =

INDEX　　　 　　番号 平均
201907010601 15 0.758492
201907010601 11 0.722583
201907010601 10 0.704865
201905010402 8 0.783678
201905010402 7 0.710182
201905010402 2 0.470611
201907010606 5 0.849760
201907010606 4 0.804972
201907010606 6 0.801182
201907010604 7 0.834579
201907010604 14 0.773029
201907010604 11 0.659245

発生している問題・エラーメッセージ

上記のような, DataFrameからINDEXの同じデータを1列につなげたいのですが, やり方がわかりません.

理想は,INDEXごとに全て同じ列につなげることで,
df =

INDEX　　　 　　番号_0 平均_0　　番号_1 平均_1　番号_2 平均_2
201907010601 15 0.758492　11 0.722583　10 0.704865
201905010402 8 0.783678 7 0.710182 2 0.470611
201907010606 5 0.849760 4 0.804972 6 0.801182
201907010604 7 0.834579 14 0.773029 11 0.659245

もしくは,
df =

INDEX　　　 　　番号_0 番号_1　番号_2
201907010601 15 　11 　10
201905010402 8 　7 2
201907010606 5 　4 6
201907010604 7 　14 11

のような番号のみの出力にしたいと考えています.

試したこと

INDEXごとの処理ということで, groupby関数,
横方向への連結ということで, concat, mergeなどの連結関数を用いると考えているのですが具体的に, それらをどのように扱えば, 所望の変換が行えるかがわかりません.

素人質問で申し訳ありませんが, 御回答よろしくお願いいたします.

Answer 1

縦に並んでいるデータを横向きに並べさせたい場合は、unstack()またはpivot()およびpivot_table()メソッドの使用を検討してください。
インデックスを変形する場合にはunstack()を、それ以外の場合はpivot()を用いるのが簡便です。
pandasでstack, unstack, pivotを使ってデータを整形 | note.nkmk.me

---

以下の例は、groupby.cumcount()を用いて'INDEX'が同じ行に0,1,2の連番を振り、さらにpd.pivot_table()を用いて行列を変形する方法です。

pandas.core.groupby.GroupBy.cumcount — pandas documentation
pandas.pivot_table — pandas documentation

import io
import pandas as pd

data = io.StringIO("""INDEX,number,mean
201907010601,15,0.758492
201907010601,11,0.722583
201907010601,10,0.704865
201905010402,8,0.783678
201905010402,7,0.710182
201905010402,2,0.470611
201907010606,5,0.849760
201907010606,4,0.804972
201907010606,6,0.801182
201907010604,7,0.834579
201907010604,14,0.773029
201907010604,11,0.659245""")
df = pd.read_csv(data)

このとき、

pd.pivot_table(df, index='INDEX', columns=df.groupby('INDEX').cumcount())
#                   mean                     number
#                      0         1         2      0   1   2
# INDEX
# 201905010402  0.783678  0.710182  0.470611      8   7   2
# 201907010601  0.758492  0.722583  0.704865     15  11  10
# 201907010604  0.834579  0.773029  0.659245      7  14  11
# 201907010606  0.849760  0.804972  0.801182      5   4   6

または、

df.assign(n=df.groupby('INDEX').cumcount()).pivot(index='INDEX', columns='n')
#              number              mean
# n                 0   1   2         0         1         2
# INDEX
# 201905010402      8   7   2  0.783678  0.710182  0.470611
# 201907010601     15  11  10  0.758492  0.722583  0.704865
# 201907010604      7  14  11  0.834579  0.773029  0.659245
# 201907010606      5   4   6  0.849760  0.804972  0.801182

Answer 2

一回データ抽出して形状変換、新しいdfに突っ込むとやりましたが、kirara0048さんのやり方のがスマートでしたね。

import io
import pandas as pd

table="""INDEX　　　   　　番号      平均
201907010601    15    0.758492
201907010601    11    0.722583
201907010601    10    0.704865
201905010402    8    0.783678
201905010402    7    0.710182
201905010402    2    0.470611
201907010606    5    0.849760
201907010606    4    0.804972
201907010606    6    0.801182
201907010604    7    0.834579
201907010604    14    0.773029
201907010604    11    0.659245"""

df = pd.read_table(io.StringIO(table), delimiter="\s+")

#INDEX　　　  　　番号        平均
#0   201907010601    15  0.758492
#1   201907010601    11  0.722583
#2   201907010601    10  0.704865
#3   201905010402     8  0.783678
#4   201905010402     7  0.710182
#5   201905010402     2  0.470611
#6   201907010606     5  0.849760
#7   201907010606     4  0.804972
#8   201907010606     6  0.801182
#9   201907010604     7  0.834579
#10  201907010604    14  0.773029
#11  201907010604    11  0.659245


df_dct = {}
for i in df.groupby(["INDEX　　　"]):
    df_dct[i[0]] = i[1].values[:,1:].reshape(1,-1)[0]  # valuesでnumpy配列にして、reshapeで1行に変換
print(df_dct)
# {201905010402: array([8.      , 0.783678, 7.      , 0.710182, 2.      , 0.470611]), 201907010601: array([15.      ,  0.758492, 11.      ,  0.722583, 10.      ,  0.704865]), 201907010604: array([ 7.      ,  0.834579, 14.      ,  0.773029, 11.      ,  0.659245]), 201907010606: array([5.      , 0.84976 , 4.      , 0.804972, 6.      , 0.801182])}

df_dct2 = {}
for k,v in df_dct.items():   # pd.Seriesに変換
    df_dct2[k]=pd.Series(v)

df2 = pd.DataFrame(df_dct2).T
print(df2)
#                 0         1     2         3     4         5
#201905010402   8.0  0.783678   7.0  0.710182   2.0  0.470611
#201907010601  15.0  0.758492  11.0  0.722583  10.0  0.704865
#201907010604   7.0  0.834579  14.0  0.773029  11.0  0.659245
#201907010606   5.0  0.849760   4.0  0.804972   6.0  0.801182