Обработка/Транспонирование Панды Dataframe

Question

я получил следующее панд dataframe:

Id Category 
1  type 2 
1  type 3 
1  type 2 
2  type 1 
2  type 2 

мне нужно обрабатывать и транспонировать выше фрейм данных:

Id Category_type_1 Category_type_2 Category_type_3 
1   0    2    1 
2   1    1    0 

Цените если кто-нибудь мог показывает самый простой способ код это в python.

Answer 1

Я бы groupby и использовать size

df.groupby(df.columns.tolist()).size().unstack().fillna(0) 

Answer 2

pd.crosstab(df['Id'], df['Category']) 
Out: 
Category type 1 type 2 type 3 
Id        
1    0  2  1 
2    1  1  0 

Answer 3

Использование pivot_table:

print (df.pivot_table(index='Id', columns='Category', aggfunc=len, fill_value=0)) 
Category type 1 type 2 type 3 
Id        
1    0  2  1 
2    1  1  0 

Timings:

Small DataFrame - len(df)=5:

In [63]: %timeit df.groupby(df.columns.tolist()).size().unstack().fillna(0) 
1000 loops, best of 3: 1.33 ms per loop 

In [64]: %timeit (df.pivot_table(index='Id', columns='Category', aggfunc=len, fill_value=0)) 
100 loops, best of 3: 3.77 ms per loop 

In [65]: %timeit pd.crosstab(df['Id'], df['Category']) 
100 loops, best of 3: 4.82 ms per loop 

Large DataFrame - len(df)=5k:

df = pd.concat([df]*1000).reset_index(drop=True) 

In [59]: %timeit df.groupby(df.columns.tolist()).size().unstack().fillna(0) 
1000 loops, best of 3: 1.73 ms per loop 

In [60]: %timeit (df.pivot_table(index='Id', columns='Category', aggfunc=len, fill_value=0)) 
100 loops, best of 3: 4.64 ms per loop 

In [61]: %timeit pd.crosstab(df['Id'], df['Category']) 
100 loops, best of 3: 5.46 ms per loop 

Very large DataFrame - len(df)=5m:

df = pd.concat([df]*1000000).reset_index(drop=True) 

In [55]: %timeit df.groupby(df.columns.tolist()).size().unstack().fillna(0) 
1 loop, best of 3: 514 ms per loop 

In [56]: %timeit (df.pivot_table(index='Id', columns='Category', aggfunc=len, fill_value=0)) 
1 loop, best of 3: 907 ms per loop 

In [57]: %timeit pd.crosstab(df['Id'], df['Category']) 
1 loop, best of 3: 822 ms per loop