我知道如何将行分解为列，但如何处理以下dataframe行？
| date | dummy | avg | lable |
|---|---|---|---|
| 1-19 | 1 | 20 | l1 |
| 1-19 | 0 | 40 | l1 |
| 1-27 | 1 | 100 | l2 |
| 1-27 | 0 | 140 | l2 |
预计dataframe人:
| date | avg_t | avg_c | lable |
|---|---|---|---|
| 1-19 | 20 | 40 | l1 |
| 1-27 | 100 | 140 | l2 |
当dummy等于1时，avg等于20，并作为一列重命名为avg_t.与第avg_c列类似.
我试过:
df.groupby(['dummy','avg']).size().unstack
但是，它不起作用.
用DataFrame.assign和Series.map创建新列，然后用DataFrame.pivot和DataFrame.add_prefix创建新列:
df = (df.assign(new = df['dummy'].map({0:'c', 1:'t'}))
.pivot(['date','lable'], 'new', 'avg')
.add_prefix('avg_')
.reset_index()
.rename_axis(None, axis=1))
print (df)
date lable avg_c avg_t
0 1-19 l1 40 20
1 1-27 l2 140 100