pandas hub_tables 不适用于日期数据（没有要聚合的数字类型）

Question

我有以下数据框：

index   id    code    data    date
0      AZ234  B213    apple   2020-09-01 <- duplicate id, code, data
1      AZ234  B213    apple   2022-02-02 <- duplicate id, code, data
2      AZ234  B213    banana  2020-07-01
3      AZ234  B213    orange  2020-05-11
4      AL612  B309    apple   2020-12-05
5      AL612  B309    banana  2020-07-21
6      AL612  B309    orange  2020-09-21

...

我想创建数据透视表来获取下表：

id    code    apple         banana        orange
AZ234  B213   2020-09-01    2020-07-01     2020-05-11
AL612  B309   2020-12-05    2020-07-21     2020-09-21
...

我尝试使用数据透视表（pandas）来执行此操作：

pd.pivot_table(df, values='date', index=['id','code'],
                       columns=['data'])

但我收到此错误：

数据错误：没有要聚合的数字类型

我已阅读这篇文章，但它似乎有点不同，因为我不想更改列，而且当我尝试使用代码和 id 设置_index 时出现错误（“ ValueError：索引包含重复条目，无法重塑”）。

我的目标是创建以日期作为表值的数据透视表。

Answer 1

每个id、date、data都有重复项，因此有必要添加一些聚合函数：

如果有日期时间：

df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

df.pivot_table(values='date', index=['id','code'], columns=['data'], aggfunc='first')

df.pivot_table(values='date', index=['id','code'], columns=['data'], aggfunc='max')

如果有字符串：

print (df['date'].dtype)

df.pivot_table(values='date', index=['id','code'], columns=['data'], aggfunc=','.join)