У меня большой фрейм данных, и я храню много избыточных значений, которые затрудняют обработку моих данных. У меня есть датафрейм в форме:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([["a","g","n1","y1"], ["a","g","n2","y2"], ["b","h","n1","y3"], ["b","h","n2","y4"]], columns=["meta1", "meta2", "name", "data"])

>>> df

  meta1 meta2 name data
    a     g   n1   y1
    a     g   n2   y2
    b     h   n1   y3
    b     h   n2   y4

где у меня есть имена новых столбцов, которые я хотел бы вname и соответствующие данные вdata.

Я хотел бы создать фрейм данных в форме:

df = pd.DataFrame([["a","g","y1","y2"], ["b","h","y3","y4"]], columns=["meta1", "meta2", "n1", "n2"])

>>> df

meta1 meta2  n1  n2
  a     g  y1  y2
  b     h  y3  y4

Столбцы называютсяmeta около 15+ других столбцов, которые содержат большую часть данных, и я не думаю, что они особенно хорошо подходят для индексации. Идея в том, что у меня много повторных / избыточных данных, хранящихся вmeta на данный момент, и я хотел бы представить более компактный план данных.

Я нашел несколько похожих Q, но не могу точно определить, какие операции мне нужно выполнить: pivot, re-index, stack или unstack и т. Д.?

PS - исходные значения индекса не важны для моих целей.

Любая помощь приветствуется.

Вопрос, я думаю, связан:

Я думаю, что следующий вопрос связан с тем, что я пытаюсь сделать, но я не понимаю, как его применить, так как я не хочу создавать больше индексов.