Beim Pivot in Polaren werden doppelte Nullspalten erstellt ⇐ Python

[Guest]

Ich habe diesen Beispieldatenrahmen in Polaren:

Code: Select all

df_example = pl.DataFrame(
{
"DATE": ["2024-11-11", "2024-11-11", "2024-11-12", "2024-11-12", "2024-11-13"],
"A": [None, None, "option1", "option2", None],
"B": [None, None, "YES", "YES", "NO"],
}
)

Das sieht so aus:




DATUM< /th>
A
B




0
2024-11-11




1
< td style="text-align: left;">2024-11-11




2
2024-11-12
option1
JA


3
2024-11-12
option2
JA


4
2024-11-13

NEIN



Wie Sie Ich kann sehen, dass es sich um einen Datenrahmen im Langformat handelt. Ich möchte es in einem breiten Format haben, das heißt, ich möchte, dass das DATUM pro Zeile eindeutig ist und für jede andere Spalte mehrere Spalten erstellt werden müssen. Was ich erreichen möchte, ist:




DATUM
A_option1
A_option2
B_YES
B_NO





2024-11-11
Null
Null
Null
Null
< /tr>


2024-11-12
Wahr
Wahr
Wahr
Null



2024-11-13
Null
Null
Null
True



Ich habe Folgendes versucht:

Code: Select all

df_example.pivot(
index="DATE", on=["A", "B"], values=["A", "B"], aggregate_function="first"
)

Allerdings erhalte ich diese Fehlermeldung:

Code: Select all

DuplicateError: column with name 'null' has more than one occurrence

Was logisch ist, da versucht wird, eine Spalte für die Nullwerte in Spalte A und eine Spalte für die Nullwerte in Spalte B zu erstellen.
Ich suche nach einer sauberen Lösung für dieses Problem. Ich weiß, dass ich die Nullen pro Spalte mit etwas Einzigartigem unterstellen und dann den Pivot durchführen kann. Oder indem Sie pro Spalte drehen und dann die Nullspalten löschen. Dadurch werden jedoch unnötige Spalten erstellt. Ich möchte etwas Eleganteres.