将列值从grouped-by DataFrame展开到适当的列中

，通常可以通过使用pivot或unstack操作来实现。

1. pivot操作是将列转换为行，可以按照指定的列进行分组，并将某一列的值作为新的列名。在Pandas中，可以使用pivot_table或pivot函数来实现。
   • pivot_table函数的语法是：pivot_table(data, values=None, index=None, columns=None, aggfunc='mean')。其中，data参数是要操作的数据集，values参数是要展开的列，index参数是作为行索引的列，columns参数是作为新的列的列名，aggfunc参数是对重复的索引值进行聚合的函数，默认是取平均值。
   • 示例代码：df_pivot = df.pivot_table(values='value_column', index='group_column', columns='column_to_expand', aggfunc='sum')

• unstack操作是将多级索引的行转换为列，可以用于展开groupby操作后的DataFrame。在Pandas中，可以使用unstack函数来实现。
  • 示例代码：df_unstacked = df.groupby(['group_column', 'column_to_expand'])['value_column'].sum().unstack()

以上是两种常用的方法，用于将列值从grouped-by DataFrame展开到适当的列中。在实际应用中，根据具体的数据结构和需求选择合适的方法来展开列值。