重新组织一个基于列值的pandas数据框架
有时候，在处理数据时，我们需要根据某些列的值重新组织pandas数据框。例如，在给定的数据框中，有一个'category'列和一个'values'列，其中'category'列中的值为'x'和'y'，我们想要将这些值作为新数据框的列，并将对应的'values'值作为新数据框的值。
在这个问题中，我们使用了一种方法来重新组织数据框。首先，我们创建了一个空字典category_dic，其中包含两个键'x'和'y'，对应的值分别为空列表。然后，我们遍历原始数据框的每一行，将对应的'values'值添加到category_dic字典的相应键的列表中。最后，我们使用category_dic字典创建了一个新的数据框df_1。
使用上述代码，我们得到了以下输出：
x y
0 1 6
1 2 7
2 3 8
3 4 9
4 5 10
这个输出是我们想要的结果，但是我们使用了全局变量来定义category_dic字典。如果我们想要避免使用全局变量，有没有其他的解决方法呢？
有一种更简洁的方式可以解决这个问题，即使用pandas的groupby函数。我们可以使用groupby函数将原始数据框按照'category'列的值进行分组，然后使用agg函数对每个分组的'values'列进行聚合操作。具体代码如下：
df_1 = df.groupby('category')['values'].agg(list).reset_index().rename(columns={'values': 'result'})
使用这个代码，我们可以得到与之前相同的输出。这种方法不需要使用全局变量，并且更加简洁高效。
总之，当我们需要根据列的值重新组织pandas数据框时，可以使用字典或者pandas的groupby函数来解决这个问题。通过重新组织数据框，我们可以更方便地进行后续的数据分析和处理。