編集私はそれを理解しました-思ったより簡単でした-インデックスをtrueに設定するだけでした-以下を参照してください
import numpy as npg
import pandas as pd
original_data = np.array([[1,0,0,10,1530,0.1,2,-49.0756686364,163.856504545],
[1,0,0,10,8250,0.1,2,-84.7795213636,264.205363636],
[1,0,0,10,20370,0.1,2,-245.585863636,662.467227273],
[1,0,0,10,33030,0.1,2,-290.468136364,1107.19936364],
[1,0,0,10,47970,0.1,2,-308.668681818,1584.18090909],
[1,0,0,10,63090,0.1,2,-244.954186364,1932.43454545],
[1,0,0,10,93090,0.1,2,-9.5453963636,1794.01636364],
[1.5,0.5,0,11,1530,0.1,2,-36.28640875,136.9883],
[1.5,0.5,0,11,8250,0.1,2,-83.2991125,231.58275],
[1.5,0.5,0,11,20370,0.1,2,-227.956625,757.027125],
[1.5,0.5,0,11,33030,0.1,2,-301.754875,1045.55275],
[1.5,0.5,0,11,47970,0.1,2,-291.517625,1534.11625],
[1.5,0.5,0,11,63090,0.1,2,-257.7195,1904.9475],
[1.5,0.5,0,11,93090,0.1,2,-32.52868875,1756.22]])
df =pd.DataFrame(original_data, columns=['X', 'Y', 'Z', '#','Fr', 'Er', 'V', 'R', 'I'])
df1 = df.pivot_table(['R', 'I'], ['X', 'Y', 'Z', '#','Er', 'V'], 'Fr')
df1.to_csv('test.dat', sep='\t', header=True, index=True)
そして、そのアウトパスを私が使用できる形式で！（希望のフォーマットについては、以下のリンクを参照してください）
###編集終了目的の形式にすることができたファイルがあります。元のデータはその元のデータのように見えます 私が望む新しいフォーマットは次のようなものです:望ましいフォーマット
周りを見回すと、ピボットテーブル関数が表示されました-（dfは元のデータを保持するデータフレームです）
df_desired = df.pivot_table(['R', 'I'], ['X', 'Y', 'Z','#','Er', 'H'], 'Fr')
しかし、それはFrに基づいてRとIの値のみを提供します(これは私が望むものですが、他のすべてのデータでもそれが必要です)
ヒントはありますか？