在创建新列时转换pandas数据帧

我有一个pandas数据帧df,其值如下:

HE  PR  MastLoc Loc     Type    Qty
1   2   E1      LocA    TC      3
2   23  E1      LocA    TB      18
3   17  E1      LocA    TC      11
3   2   E1      LocB    TC      3
24  3   E1      LocB    TB      4

我想df从上面的数据框中创建以下数据框:

MastLoc Loc     Type    Qty1    PR1   Qty2  PR2   Qty3  PR3  Qty24  PR24
E1      LocA    TC      3       2                 11    17      
E1      LocA    TB                    18    23              
E1      LocB    TC                                3     2       
E1      LocB    TB                                            4      3

通过连接列名Qty和列中的PR整数值来创建新列HE(列HE始终具有整数值).

df2基本上具有唯一组合的行,MastLoc, Loc and Type并且列中的所有值Qty and HE都已移动到使用列中的整数创建的新列HE.

所以,我做了很多:

df['colQty'] = ['Qty' + str(x) for x in df['HE'].tolist()]
df['colPR'] = ['PR' + str(x) for x in df['HE'].tolist()]

我无法想出一个干净的方式来做任何进一步的事情.

使用pivot_table多索引调整

s=pd.pivot_table(df,index=['MastLoc','Loc','Type'],columns=['HE'],values=['PR','Qty'],aggfunc='sum')
s.columns=s.columns.map('{0[0]}{0[1]}'.format) 
s
Out[895]: 
                   PR1   PR2   PR3  PR24  Qty1  Qty2  Qty3  Qty24
MastLoc Loc  Type                                                
E1      LocA TB    NaN  23.0   NaN   NaN   NaN  18.0   NaN    NaN
             TC    2.0   NaN  17.0   NaN   3.0   NaN  11.0    NaN
        LocB TB    NaN   NaN   NaN   3.0   NaN   NaN   NaN    4.0
             TC    NaN   NaN   2.0   NaN   NaN   NaN   3.0    NaN