Python - reshape，pivot，unstack - multiindex

Question

我有一个下面的数据框，我试图重塑。我已经查找了如何做到这一点，但我得到了多个答案，并且在尝试将错误实现为具有重复索引时，或者我只获得1个宽行数据帧。我一直在尝试的选项是unstack，pivot和ravel。如果没有迭代行，重塑最好和最简单的方法是什么，我知道我可以解决，但我也知道有更好的方法。

为了清楚起见，我提供了一个屏幕截图，展示了我拥有的内容以及我正在尝试做的事情：

这就是我所拥有的（但有数千行）

我正在尝试将具有相同Customer，W​​eek和Type的行下移到1行上：

看起来像这样：

编辑：如下所述，只是一个快速的数据集样本。我应该从一开始就提供。

import pandas as pd

d = {'Customer': ['Store_A']*12,
 'Class': ['1A','1A','2B','2B','3C','3C']*2,
 'Week':['08/19/2018','08/26/2018']*6, 
 'Type':['Food']*6 + ['Beverage']*6, 
 'Value': [None,None,1,1.5,1.1,1.2,None,None,0.96,0.70,0.96,0.96]}

test_df = pd.DataFrame(data=d)

Answer 1

你可以避免在pandas中重复的列名，所以我建议为它添加计数器：

g = test_df.groupby(['Customer','Week', 'Type']).cumcount().astype(str)

df = test_df.set_index(['Customer','Week', 'Type', g]).unstack().sort_index(axis=1, level=1)
df.columns = df.columns.map('_'.join)

df = df.reset_index()
print (df)
  Customer        Week      Type Class_0  Value_0 Class_1  Value_1 Class_2  \
0  Store_A  08/19/2018  Beverage      1A      NaN      2B     0.96      3C   
1  Store_A  08/19/2018      Food      1A      NaN      2B     1.00      3C   
2  Store_A  08/26/2018  Beverage      1A      NaN      2B     0.70      3C   
3  Store_A  08/26/2018      Food      1A      NaN      2B     1.50      3C   

   Value_2  
0     0.96  
1     1.10  
2     0.96  
3     1.20