У меня есть Dataframe, который я хочу преобразовать в многомерный массив, используя один из столбцов в качестве третьего измерения.
В качестве примера:
df = pd.DataFrame({
'id': [1, 2, 2, 3, 3, 3],
'date': np.random.randint(1, 6, 6),
'value1': [11, 12, 13, 14, 15, 16],
'value2': [21, 22, 23, 24, 25, 26]
})
Я хотел бы преобразовать его в 3D-массив с размерами (id, date, values) следующим образом: 
Проблема в том, что "id не имеет одинакового количества вхождений, поэтому я не могу использовать np.reshape().
Для этого упрощенного примера я смог использовать:
ra = np.full((3, 3, 3), np.nan)
for i, value in enumerate(df['id'].unique()):
rows = df.loc[df['id'] == value].shape[0]
ra[i, :rows, :] = df.loc[df['id'] == value, 'date':'value2']
Чтобы получить необходимый результат: 
но исходный DataFrame содержит миллионы строк.
Существует ли векторизованный способ сделать один и тот же результат?
