Как преобразовать строки в столбцы в Pandas Groupby? ⇐ Python

[Anonymous]

У меня есть таблица, содержащая данные цены для набора продуктов в течение 6 месяцев. Каждый продукт имеет уникальный идентификатор (SKU_ID) и может быть от размера 6-12. Мы измерили цену каждый день и создавали таблицу, аналогичную примеру ниже. Источник указывает, на каком веб-сайте была цена (может быть 1-4). < /P>

Код: Выделить всё

| sku_id | size | price | timestamp | source |

|    1   | 6.0  | 115.0 | 2021-01-10|   1    |
|    2   | 8.0  | 149.0 | 2021-01-10|   1    |
|    1   | 6.0  | 168.0 | 2021-01-10|   2    |
|    1   | 9.0  | 152.0 | 2021-01-10|   1    |
...
|    1   | 9.0  | 152.0 | 2021-07-10|   1    |

Теперь я хочу выполнить некоторую аналитику/моделирование в приведенном выше наборе данных, но у меня возникают проблемы с его форматированием по мере необходимости. Я хочу одну строку для каждого продукта с каждого сайта (то есть ключ будет [SKU_ID, размер, источник]), где мы получаем цену за каждый день с 10 января по 1 июля в новом столбце. Это представлено в таблице ниже. < /P>
| sku_id | size | source |price on 2021-01-10|price on 2021-01-11|price on 2021-01-12| ... |

| 1 | 6.0 | 1 | 149.0 | 151.2 | 158.2 | ... |
| 2 | 6.0 | 1 | 142.0 | 221.8 | 312.9 | ... |
...
< /code>
Я пытаюсь сделать это в пандах, используя группу по (группировку с помощью SKU_ID, размер и источника), но я не уверен, как инструктировать панды принять новый столбец на каждый день. У кого -нибудь есть инструкции/советы о том, как построить эту вторую таблицу с первой? Я не совсем уверен, как получить группу, чтобы работать, и я не знаю, какие другие стратегии тоже могут работать.

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/684 ... as-groupby