我有表格中的面板数据。
+--------+----------+------------+----------+
| | user_id | order_date | values |
+--------+----------+------------+----------+
| 0 | 11039591 | 2017-01-01 | 3277.466 |
| 1 | 25717549 | 2017-01-01 | 587.553 |
| 2 | 13629086 | 2017-01-01 | 501.882 |
| 3 | 3022981 | 2017-01-01 | 1352.546 |
| 4 | 6084613 | 2017-01-01 | 441.151 |
| ... | ... | ... | ... |
| 186415 | 17955698 | 2020-05-01 | 146.868 |
| 186416 | 17384133 | 2020-05-01 | 191.461 |
| 186417 | 28593228 | 2020-05-01 | 207.201 |
| 186418 | 29065953 | 2020-05-01 | 430.401 |
| 186419 | 4470378 | 2020-05-01 | 87.086 |
+--------+----------+------------+----------+
作为Python中的Pandas DataFrame。
这段时期的覆盖程度在单个用户中很可能很低，也就是说，如果你把单个时间序列隔离开来，它们的长度都是不一样的。
我想把这些长格式的面板数据转换成宽格式，这样每一列都是一天，每一行都对应一个独特的用户。
+----------+------------+------------+------------+------------+------------+
| | 2017-01-01 | 2017-01-02 | 2017-01-03 | 2017-01-04 | 2017-01-05 |
+----------+------------+------------+------------+------------+------------+
| 11039591 | 3277.466 | 6482.722 | NaN | NaN | NaN |
| 25717549 | 587.553 | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 13629086 | 501.882 | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 3022981 | 1352.546 | NaN | NaN | 557.728 | NaN |
| 6084613 | 441.151 | NaN | NaN | NaN | NaN |
+----------+------------+------------+------------+------------+------------+
我很难用unstackpivot或者其他Pandas的内置软件来实现这个功能 因为我一直在思考:
ValueError: Index contains duplicate entries, cannot reshape
由于重复的用户ID。
我目前的解决方案是使用一个循环来索引各个时间序列，并将它们连在一起，所以它不具有可扩展性--只有18万行，已经非常慢了。
def time_series_stacker(df):
ts = list()
for user in df['user_id'].unique():
values = df.loc[df['user_id']==user].drop('user_id', axis=1).T.values
instance = pd.DataFrame(
values[1,:].reshape(1,-1),
index=[user],
columns=values[0,:].astype('datetime64[ns]')
)
ts.append(instance)
return pd.concat(ts, axis=0)
谁能帮我更有效地重塑这个方案？