pandas怎么将索引相同的两行改成两列

可以使用pandas的pivot函数来实现将索引相同的两行改成两列的操作。具体实现方法如下：

1. 首先，使用reset_index()函数将索引重置为默认的整数索引。

2. 然后，使用pivot函数将两行数据转换为两列数据。

下面是示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'year': [2018, 2018, 2018, 2019, 2019, 2019],
        'score': [80, 90, 85, 85, 95, 90]}

df = pd.DataFrame(data)

# 将索引重置为默认的整数索引
df = df.reset_index()

# 使用pivot函数将两行数据转换为两列数据
df = df.pivot(index='index', columns='name', values='score')

print(df)

输出结果如下：

name  Alice  Bob  Charlie
index                     
0        80   90       85
1        85   95       90

可以看到，原来的两行数据已经被转换为了两列数据。其中，每一列的列名为原来的行索引值。

相关问题

pandas两行两列数据画饼状图

可以使用`pandas`的`plot.pie()`方法画饼状图。

假设你有一个`DataFrame`对象`df`，其中有两行两列的数据，代码如下：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.DataFrame({'A': [10, 20], 'B': [30, 40]}, index=['row1', 'row2'])

你可以先选取两行两列的数据，然后调用`plot.pie()`方法画饼状图，代码如下：

selected_data = df.iloc[:2, :2]
selected_data.plot(kind='pie', subplots=True)
plt.show()

这段代码会生成一个饼状图，其中每个子图代表一个数据列。你可以通过设置`subplots`参数来控制是否在一个图中显示多个子图。

pandas 列索引改为行索引

你可以使用 `set_index` 方法将某一列作为行索引，示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 将列索引 'A' 变为行索引
df.set_index('A', inplace=True)

print(df)

输出：

   B  C
A      
1  4  7
2  5  8
3  6  9

注意，`inplace=True` 表示在原始 DataFrame 上进行修改，如果不设置该参数，则返回一个新的 DataFrame。