pd.DataFrame以数据集的标签作为属性名

可以使用 pandas 的 pivot 函数来将数据集的标签作为属性名。

假设我们有以下数据集：

Name   |  Age  | Gender
----------------------
Alice  |  25   |  F
Bob    |  30   |  M
Charlie|  28   |  M

我们可以使用 pivot 函数将 Gender 列作为属性名：

import pandas as pd

data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'Age': [25, 30, 28],
        'Gender': ['F', 'M', 'M']}

df = pd.DataFrame(data)

pivoted_df = df.pivot(index='Name', columns='Gender', values='Age')

这将得到以下结果：

Gender   F   M
Name          
Alice   25  NaN
Bob    NaN  30
Charlie NaN  28

在这个结果中，F 和 M 分别作为属性名，表示对应性别的 Age 值。如果某个人的性别没有出现在原始数据集中，则对应的属性值为 NaN。