我的解决方案比你预期的要长一点,我确信它可以缩短,但是：
g = df.groupby("A").apply(lambda x: pd.concat((x["B"], x["C"])))
k = g.reset_index()
k["i"] = k1.index
k["rn"] = k1.groupby("A")["i"].rank()
k.pivot_table(rows="A", cols="rn", values=0)
# output
# rn 1 2 3 4 5 6
# A
# 1 10 12 11 22 20 8
# 2 10 11 10 13 NaN NaN
# 3 14 10 NaN NaN NaN NaN
一点解释.第一行,g = df.groupby(“A”).apply(lambda x：pd.concat((x [“B”],x [“C”]))).这一组由A组成,然后将B和C列放入一列：
A
1 0 10
1 12
2 11
0 22
1 20
2 8
2 3 10
4 11
3 10
4 13
3 5 14
5 10
然后k = g.reset_index(),创建顺序索引,结果是：
A level_1 0
0 1 0 10
1 1 1 12
2 1 2 11
3 1 0 22
4 1 1 20
5 1 2 8
6 2 3 10
7 2 4 11
8 2 3 10
9 2 4 13
10 3 5 14
11 3 5 10
现在我想把这个索引移到列中(我想听听如何在没有重置索引的情况下创建顺序列),k [“i”] = k1.index：
A level_1 0 i
0 1 0 10 0
1 1 1 12 1
2 1 2 11 2
3 1 0 22 3
4 1 1 20 4
5 1 2 8 5
6 2 3 10 6
7 2 4 11 7
8 2 3 10 8
9 2 4 13 9
10 3 5 14 10
11 3 5 10 11
现在,k [“rn”] = k1.groupby(“A”)[“i”].rank()将在SQL中添加row_number(如row_number()over(按A顺序划分)：
A level_1 0 i rn
0 1 0 10 0 1
1 1 1 12 1 2
2 1 2 11 2 3
3 1 0 22 3 4
4 1 1 20 4 5
5 1 2 8 5 6
6 2 3 10 6 1
7 2 4 11 7 2
8 2 3 10 8 3
9 2 4 13 9 4
10 3 5 14 10 1
11 3 5 10 11 2
最后,只需使用k.pivot_table(rows =“A”,cols =“rn”,values = 0)进行旋转：
rn 1 2 3 4 5 6
A
1 10 12 11 22 20 8
2 10 11 10 13 NaN NaN
3 14 10 NaN NaN NaN NaN