I have a data frame like this
Date Lag
d1 20
d1 30
d1 40
d2 10
d2 50
and want to convert to something like this
Date <column names>
d1 20 30 40
d2 10 50 None
the columns can be named anything. any way to do this?
-
Thanks for the edit. Learnt :)TheRajVJain– TheRajVJain2016-11-04 10:24:30 +00:00Commented Nov 4, 2016 at 10:24
Add a comment
|
1 Answer
I think you need create new column names by cumcount to new column and then use pivot:
print (df)
Date Lag
0 d1 20
1 d1 30
2 d1 40
3 d2 10
4 d2 50
df['g'] = df.groupby('Date')['Lag'].cumcount()
df = df.pivot(index='Date', columns='g', values='Lag')
print (df)
g 0 1 2
Date
d1 20.0 30.0 40.0
d2 10.0 50.0 NaN
Also you can change column names:
df['g'] = 'Col' + df.groupby('Date')['Lag'].cumcount().astype(str)
print (df)
Date Lag g
0 d1 20 Col0
1 d1 30 Col1
2 d1 40 Col2
3 d2 10 Col0
4 d2 50 Col1
df = df.pivot(index='Date', columns='g', values='Lag')
print (df)
g Col0 Col1 Col2
Date
d1 20.0 30.0 40.0
d2 10.0 50.0 NaN