이러한 문제를 해결하기 위해서는 Worker 열을 unstack하기 전에, Worker 열의 중복된 값을 제거하거나, 다른 이름을 부여하는 방법을 사용할 수 있습니다.
1. 중복된 값을 제거하는 방법:
- 중복된 값을 제거하기 위해서는, 중복된 값을 제거하는 함수인 drop_duplicates()를 사용할 수 있습니다.
- 예를 들어, 다음과 같이 사용할 수 있습니다.
#hostingforum.kr
python
import pandas as pd
# 데이터프레임 생성
data = {'Worker': ['A', 'B', 'A', 'C', 'B', 'C'],
'Value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
# 중복된 값을 제거
df = df.drop_duplicates(subset='Worker', keep='first')
# Worker 열을 unstack
df = df.set_index('Worker').unstack()
print(df)
2. 다른 이름을 부여하는 방법:
- 다른 이름을 부여하기 위해서는, rename() 함수를 사용할 수 있습니다.
- 예를 들어, 다음과 같이 사용할 수 있습니다.
#hostingforum.kr
python
import pandas as pd
# 데이터프레임 생성
data = {'Worker': ['A', 'B', 'A', 'C', 'B', 'C'],
'Value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
# Worker 열을 unstack하기 전에, 다른 이름을 부여
df['Worker'] = df['Worker'].astype('category')
df['Worker'] = df['Worker'].cat.codes
# Worker 열을 unstack
df = df.set_index('Worker').unstack()
print(df)
이러한 방법을 사용하면, Worker 열을 unstack할 때 동일한 열 이름을 가지는 여러 열이 생기지 않습니다.
2025-08-01 03:59