В широкую таблицу в Pandas

Длинная таблица хранит подпись строки, имя меры и одно число в соседних столбцах. Метод pivot разворачивает имена мер в заголовки столбцов, а числа кладёт на пересечение строки и меры. Агрегации нет: на каждую пару строка-мера должно приходиться ровно одно значение.

Создадим длинную таблицу по дням и разложим меры по столбцам:

import pandas as pd

data = {
	'day': ['Mon', 'Tue', 'Mon', 'Tue'],
	'kind': ['income', 'income', 'expense', 'expense'],
	'value': [100, 120, 40, 35],
}
long = pd.DataFrame(data)
wide = long.pivot(
	index='day',
	columns='kind',
	values='value',
)
print(wide) # выведет kind  expense  income
            #          day                  
            #          Mon        40     100
            #          Tue        35     120

Индекс таблицы - значения day. Столбцы expense и income взяты из столбца kind. Числа совпали с исходными: для Mon доход 100 и расход 40, для Tue - 120 и 35.

Соберите длинную таблицу: столбец month, столбец metric с двумя разными метками и столбец score. По одной строке на каждую пару месяц-метрика. Получите широкий вид с месяцами в строках и метриками в столбцах. Выведите его.

Создайте таблицу из четырёх строк: два сотрудника и два вида часов (regular и overtime). Разверните виды часов в столбцы, сотрудников оставьте в индексе. Выведите результат.

Из словаря со столбцами region, crop и yield соберите длинную таблицу без повторяющихся пар регион-культура. Получите широкую таблицу с регионами в строках и культурами в заголовках. Выведите её.