pandas pivot用法

pandas的pivot函数用于表格数据的行列互换，可以根据给定的表格数据创建出新的派生表。pivot函数有三个参数：索引、列和值。其中，索引和列是用于确定新表格的行和列的标签，值则是用于填充新表格的数据。与pivot函数类似的是，pandas还提供了pivot_table函数，它可以处理index和columns组合是重复的数据。pivot_table函数的参数包括values、index、columns、aggfunc、fill_value、margins、dropna、margins_name、observed和sort等。其中，values参数指定要填充到新表格中的数据，index和columns参数用于确定新表格的行和列的标签，aggfunc参数指定如何聚合数据，fill_value参数指定缺失值的填充值，margins参数指定是否添加行和列的汇总统计信息，dropna参数指定是否删除缺失值，margins_name参数指定汇总统计信息的标签，observed参数指定是否只考虑观察到的数据，sort参数指定是否对行和列进行排序。

相关问题

pandas pivot

回答: 在使用pandas的pivot函数时，可以通过指定索引、列和值来创建一个新的派生表。具体代码如下所示：

import pandas as pd

def pivot_simple(index, columns, values):
    """根据DataFrame的三列创建一个'pivot'表格。使用索引和列的唯一值，并填充值。
    
    参数:
    index: ndarray，用于创建新表格的索引标签
    columns: ndarray，用于创建新表格的列标签
    values: ndarray，用于填充新表格的值
    """
    # 在这里编写你的代码
    
# 示例用法
data = {'foo': \['one', 'one', 'two', 'two'\],
        'bar': \['A', 'B', 'A', 'B'\],
        'baz': \['x', 'y', 'x', 'y'\],
        'zoo': \[1, 2, 3, 4\]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用pivot函数创建新的派生表
pivoted = df.pivot('foo', 'bar', 'zoo')

\[2\]

在上述示例中，我们使用了一个名为`pivot_simple`的自定义函数来创建新的派生表。该函数接受三个参数：索引、列和值。我们还提供了一个示例用法，其中我们使用了一个包含四列的DataFrame，并使用`pivot`函数将其转换为新的派生表。\[2\]

另外，如果你想指定多个索引，可以使用`pivot`函数的`index`参数，并通过索引名来获取特定索引的数据。例如，下面的代码将返回索引为"one"的所有数据：

df.pivot(index=\['foo', 'bar'\], columns='baz', values='zoo').loc\["one", :\]

\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Pandas中的pivot操作](https://blog.csdn.net/weixin_47346352/article/details/121175913)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [Pandas中pivot的使用](https://blog.csdn.net/weixin_48135624/article/details/114192982)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [pandas应用之pivot函数](https://blog.csdn.net/superY_26/article/details/112689493)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

pandas pivot函数

pandas的pivot函数可以将一个DataFrame中的数据重塑为另一种形式，例如将行转换为列，或者将列转换为行。pivot函数的参数包括index、columns和values，其中index表示新DataFrame的行索引，columns表示新DataFrame的列索引，values表示新DataFrame的值。pivot函数可以用于单个列或多个列，也可以用于单个行或多个行。可以使用pivot函数来处理数据透视表。另外，pivot函数还支持多级索引。例如，可以使用多个列作为新DataFrame的行索引，或者使用多个行作为新DataFrame的列索引。

以下是pivot函数的一些常见用法：
1. 将一列数据转换为多列数据：
df.pivot(index='date', columns='variable', values='value')

2. 将多列数据转换为一列数据：
pd.melt(df, id_vars=['date'], value_vars=['variable1', 'variable2'], var_name='variable', value_name='value')

3. 将多个列作为新DataFrame的行索引：
df.pivot(index=['date', 'variable'], columns='category', values='value')

4. 将多个行作为新DataFrame的列索引：
df.pivot(index='date', columns=['variable', 'category'], values='value')