求助 pandas不使用for循环如何拆分并重新拼接dataframe

如图，dataframe是全体A股的历年来的交易额数据。现在想根据股票代码将其分割，并重新根据交易日期横向拼接起来，想要的最终结果如下图。笨办法是用for循环和pd.merge一个个拼起来，想知道有没有效率更高的方法，比如基于groupby('stkcd')的一些操作。

我觉得你是想把股票进行行转列。

1. import pandas as pd
   
2. 
   
3. # 创建示例DataFrame
   
4. df = pd.DataFrame({
   
5.     'Date': ['20080102', '20080102', '20080102', '20080103', '20080104', '20080105'],
   
6.     'stkcd': ['1', '2', '3', '2', '4', '2'],
   
7.     'value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]
   
8. })
   
9. 
   
10. # 使用pivot将行转换为列
    
11. pivot_df = df.pivot(index='Date', columns='stkcd', values='value')
    
12. 
    
13. print(pivot_df)

复制代码

看看这是不是你要的

先把日期作为Key，groupby stock ID?

wind_951 发表于 2023-6-20 11:42
我觉得你是想把股票进行行转列。
看看这是不是你要的

非常感谢，是这样的

如果没理解错的话，reshape应该就可以了

reshape wide Dnvaltrd,i(Trddt)j(Stkcd)   //Stkcd需要为数值型