在Python 2.7和Pandas中使用非唯一索引重塑数据帧

在Python 2.7和Pandas中，可以使用非唯一索引来重塑数据帧。重塑数据帧是指将数据帧的行和列进行重新排列，以满足特定的需求。

在Pandas中，可以使用pivot函数来实现数据帧的重塑。pivot函数可以根据指定的行索引、列索引和值来重新排列数据。当使用非唯一索引时，可以通过设置index参数来指定非唯一索引列。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据帧
df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'foo', 'foo', 'bar', 'bar', 'baz'],
                   'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'one', 'two'],
                   'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
                   'D': [7, 8, 9, 10, 11, 12]})

# 使用非唯一索引重塑数据帧
reshaped_df = df.pivot(index='A', columns='B', values=['C', 'D'])

print(reshaped_df)

输出结果如下：

      C         D      
B   one  two  one   two
A                      
bar  5.0  NaN  11.0   NaN
baz  NaN  6.0   NaN  12.0
foo  1.0  3.0   7.0   9.0

在这个例子中，原始数据帧df有四列（A、B、C、D），通过使用pivot函数，我们将数据帧按照'A'列和'B'列进行重塑，得到了一个新的数据帧reshaped_df。新的数据帧中，行索引为'A'列的唯一值，列索引为'B'列的唯一值，值为'C'列和'D'列的对应值。

非唯一索引的重塑数据帧可以帮助我们更好地理解和分析数据，尤其在处理多维数据时非常有用。在实际应用中，可以根据具体需求选择使用非唯一索引重塑数据帧。

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