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 ]