Python DataFrame Groupby и добавлять новые столбцы

Question

Ниже приведен мой код:

business_card_list = [[20180401, 'IT', 'anna'],
                      [20180401, 'IT', 'ena'],
                      [20180401, 'IT', 'sunna'],
                      [20180401, 'ART', 'jejus'],
                      [20180401, 'ART', 'zico'],
                      [20180401, 'ART', 'joker']]

business_df = pd.DataFrame(data = business_card_list, columns=['date', 'job_name', 'user_name'])
print(business_df)

Я хочу изменить business_df на такие изображения, приведенные ниже, путем группировки. Вы предлагаете в Dataframe?

Answer 1

Попробуйте использовать groupby с apply, rename и add_prefix:

print(business_df.groupby(['date', 'job_name'])['user_name'].apply(list).apply(pd.Series).rename(columns=lambda x: x+1).add_prefix('user_name_').reset_index())

Вывод:

       date job_name user_name_1 user_name_2 user_name_3
0  20180401      ART       jejus        zico       joker
1  20180401       IT        anna         ena       sunna

Answer 2

Надеюсь, это поможет!

business_df.groupby(['date','job_name'])['user_name'].apply(list).apply(pd.Series).reset_index()