python dataframe 加工

Question

初めての質問です。
昨日から試行錯誤していますが解決策が分からず、投稿させていただきます。
質問内容はDataframeの加工です。
表1を表2のように加工したいと考えています。

表1…同一のindexのデータが複数行存在している(date違い)

index	AA	BB	date
1234	1	2	2021/08/01
1234	4	5	2021/08/02
1234	7	8	2021/08/03
3456	11	22	2021/09/01
3456	44	55	2021/09/02
3456	77	88	2021/09/03

表2…同一のindexのデータが1行のまとめられている

index	AA1	BB1	date1	AA2	BB2	date2	AA3	BB3	date3
1234	1	2	2021/08/01	4	5	2021/08/02	7	8	2021/08/03
3456	11	22	2021/09/01	44	55	2021/09/02	77	88	2021/09/03

上記のような加工方法が分かりません。
どなたかご教授していただけませんでしょうか…
宜しくお願い致します。

Answer 1

同じインデックスの中で連番をつけてやって、それをピボットしてやればできそうです。
下記でどうでしょうか。

df_new = (df.set_index(df.groupby(level=0).cumcount(), append=True)
            .unstack()
            .sort_index(axis=1, level=1, sort_remaining=False))
df_new.columns = [c + str(n + 1) for c, n in df_new.columns]

1. groupby().cumcount() でインデックスが同じものなかで連番をつける (マルチインデックス)
2. unstack()でつけた連番をカラムに持っていく
3. カラムの並べ替え
4. カラムの名前変更

Comments

[nyamu_nyamu]

出来ました。。。;_;
本当にありがとうございます;_;

Answer 2

簡単にやる方法はなさそうです。
地道にやると以下のようになります。

>>> print(df)
   index  AA  BB        date
0   1234   1   2  2021/08/01
1   1234   4   5  2021/08/02
2   1234   7   8  2021/08/03
3   3456  11  22  2021/09/01
4   3456  44  55  2021/09/02
5   3456  77  88  2021/09/03
6   3456  99   0  2021/09/04
>>> def getsub(df_a, df_u, i):
...     return pd.merge(df_unique, df[df['count']==i], how='left').drop(['index', 'count'], axis=1).rename(columns={'AA': f'AA{i}', 'BB': f'BB{i}', 'date': f'date{i}'})
...
>>> df_unique = pd.DataFrame({'index': df.groupby('index').count().index})
>>> df['count'] = 1
>>> df['count'] =df.groupby('index')['count'].cumsum()
>>> maxcount = df['count'].max()
>>>
>>> df_result = pd.concat([df_unique]+[getsub(df, df_unique, i) for i in range(1, maxcount+1)], axis=1)
>>> print(df_result)
   index  AA1  BB1       date1  AA2  BB2       date2  AA3  BB3       date3   AA4  BB4       date4
0   1234    1    2  2021/08/01    4    5  2021/08/02    7    8  2021/08/03   NaN  NaN         NaN
1   3456   11   22  2021/09/01   44   55  2021/09/02   77   88  2021/09/03  99.0  0.0  2021/09/04

Comments

[nyamu_nyamu]

ppaul様、ご回答ありがとうございます。
1点説明が抜けておりました。このdataframeのキーがindexとなっております。
indexのところをlevel=0に置き換えてみましたが、それでは解決できませんでした。。。

df.indexを実行したところ、下記のように出力されますっ
Index(['1234', '3456', ...],
dtype='object', name='XXXX_id', length=10000)

宜しくお願い致します。

追記です。
下記のようなエラーとなってしまします。。。
MergeError: No common columns to perform merge on. Merge options: left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False