---
lang: ja-jp
breaks: true
---
# Python Pandas DataFrame 指定した項目の行を列に変換する 2021-07-26

df_matrix_transform = df[["adapter_id", "Timestamp", "SSID_id", "NetworkRssiInDecibelMilliwatts"]]
display(df_matrix_transform)

adapter_id	Timestamp	SSID_id	NetworkRssiInDecibelMilliwatts
0	0	2021-07-23 15:16:46+09:00	309	-23
1	0	2021-07-23 15:16:53+09:00	309	-22
2	0	2021-07-23 15:16:59+09:00	309	-22
3	0	2021-07-23 15:17:05+09:00	309	-21
4	0	2021-07-23 15:17:11+09:00	309	-21
...	...	...	...	...
316432	1	2021-07-24 10:57:40+09:00	684	-72
316433	1	2021-07-24 10:58:29+09:00	684	-73
316434	1	2021-07-24 11:08:04+09:00	684	-74
316435	1	2021-07-24 11:08:34+09:00	684	-76
316436	1	2021-07-24 11:16:44+09:00	684	-71
316437 rows × 4 columns

df_matrix_transform = df_matrix_transform.groupby(["adapter_id", "Timestamp", "SSID_id"]).max().unstack(level = "SSID_id")
df_matrix_transform = df_matrix_transform.reset_index()
display(df_matrix_transform)

adapter_id	Timestamp	NetworkRssiInDecibelMilliwatts
SSID_id			16	17	20	22	23	24	25	26	51	52	288	289	309	310	407	408	560	562	564	566	578	602	684	685
0	0	2021-07-23 15:16:46+09:00	-82.0	-80.0	NaN	-83.0	-82.0	NaN	-82.0	-82.0	NaN	NaN	-77.0	-83.0	-23.0	-27.0	-39.0	-41.0	NaN	NaN	NaN	NaN	-84.0	-84.0	NaN	NaN
1	0	2021-07-23 15:16:53+09:00	-80.0	-80.0	NaN	-84.0	-80.0	-85.0	-82.0	-83.0	-84.0	NaN	-78.0	-85.0	-22.0	-27.0	-39.0	-46.0	-81.0	NaN	NaN	NaN	NaN	-84.0	NaN	NaN
2	0	2021-07-23 15:16:59+09:00	-82.0	-78.0	NaN	-82.0	-80.0	-83.0	-83.0	-81.0	NaN	NaN	-78.0	-82.0	-22.0	-30.0	-39.0	-43.0	NaN	NaN	-80.0	-82.0	-84.0	-85.0	NaN	NaN
3	0	2021-07-23 15:17:05+09:00	NaN	-79.0	NaN	-82.0	-82.0	NaN	NaN	-82.0	-84.0	NaN	-80.0	-83.0	-21.0	-29.0	-39.0	-43.0	NaN	NaN	NaN	NaN	-84.0	-84.0	NaN	NaN
4	0	2021-07-23 15:17:11+09:00	-81.0	-79.0	-84.0	-83.0	-82.0	NaN	-82.0	-80.0	NaN	NaN	-78.0	-84.0	-21.0	-37.0	-39.0	-43.0	NaN	NaN	NaN	-82.0	-86.0	-84.0	NaN	NaN
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
26941	1	2021-07-24 14:00:55+09:00	NaN	-78.0	-80.0	NaN	NaN	NaN	NaN	-76.0	NaN	NaN	NaN	NaN	-27.0	-30.0	-27.0	-36.0	NaN	NaN	-79.0	-79.0	NaN	NaN	NaN	NaN
26942	1	2021-07-24 14:01:01+09:00	NaN	NaN	NaN	NaN	-80.0	NaN	NaN	-77.0	NaN	NaN	NaN	NaN	-26.0	-30.0	-27.0	-37.0	NaN	NaN	-78.0	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
26943	1	2021-07-24 14:01:08+09:00	NaN	-78.0	-80.0	NaN	-78.0	-83.0	NaN	-74.0	NaN	NaN	NaN	NaN	-28.0	-31.0	-27.0	-38.0	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
26944	1	2021-07-24 14:01:14+09:00	NaN	-76.0	NaN	NaN	NaN	-83.0	NaN	-72.0	NaN	NaN	NaN	NaN	-27.0	-32.0	-27.0	-38.0	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
26945	1	2021-07-24 14:01:20+09:00	NaN	-77.0	NaN	NaN	-80.0	-81.0	NaN	-74.0	NaN	NaN	NaN	NaN	-27.0	-31.0	-28.0	-36.0	-79.0	-78.0	-78.0	-78.0	NaN	NaN	NaN	NaN
26946 rows × 26 columns

:::info
`unstack()` によって項目を変更したら、`reset_index()` を実行することで、扱いやすい形式となる。
:::

###### tags: `Pandas` `Python` `DataFrame` `unstack`