Python pandas.pivot用法及代码示例

用法: pandas.pivot(data, index=None, columns=None, values=None)

返回由给定索引/列值组织的重塑 DataFrame。

根据列值重塑数据(生成“pivot” 表)。使用指定 index /columns 中的唯一值来形成结果 DataFrame 的轴。此函数不支持数据聚合，多个值将导致列中的 MultiIndex。有关重塑的更多信息，请参阅用户指南。

参数：

data： DataFrame
index：str 或 object 或 str 列表，可选: 用于制作新框架索引的列。如果没有，则使用现有索引。
columns：str 或对象或 str 列表: 用于制作新框架的列的列。
values：str，对象或前一个列表，可选: 用于填充新框架值的列。如果未指定，将使用所有剩余的列，并且结果将具有分层索引的列。

DataFrame: 返回重构的 DataFrame。

抛出：

ValueError:：

当存在任何具有多个值的 index 、 columns 组合时。 DataFrame.pivot_table 当你需要聚合时。

注意：

有关更精细的控制，请参阅分层索引文档以及相关的堆栈/取消堆栈方法。

有关更多示例，请参阅用户指南。

例子：

>>> df = pd.DataFrame({'foo':['one', 'one', 'one', 'two', 'two',
...                            'two'],
...                    'bar':['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C'],
...                    'baz':[1, 2, 3, 4, 5, 6],
...                    'zoo':['x', 'y', 'z', 'q', 'w', 't']})
>>> df
    foo   bar  baz  zoo
0   one   A    1    x
1   one   B    2    y
2   one   C    3    z
3   two   A    4    q
4   two   B    5    w
5   two   C    6    t

>>> df.pivot(index='foo', columns='bar', values='baz')
bar  A   B   C
foo
one  1   2   3
two  4   5   6

>>> df.pivot(index='foo', columns='bar')['baz']
bar  A   B   C
foo
one  1   2   3
two  4   5   6

>>> df.pivot(index='foo', columns='bar', values=['baz', 'zoo'])
      baz       zoo
bar   A  B  C   A  B  C
foo
one   1  2  3   x  y  z
two   4  5  6   q  w  t

您还可以分配列名列表或索引名称列表。

>>> df = pd.DataFrame({
...        "lev1":[1, 1, 1, 2, 2, 2],
...        "lev2":[1, 1, 2, 1, 1, 2],
...        "lev3":[1, 2, 1, 2, 1, 2],
...        "lev4":[1, 2, 3, 4, 5, 6],
...        "values":[0, 1, 2, 3, 4, 5]})
>>> df
    lev1 lev2 lev3 lev4 values
0   1    1    1    1    0
1   1    1    2    2    1
2   1    2    1    3    2
3   2    1    2    4    3
4   2    1    1    5    4
5   2    2    2    6    5

>>> df.pivot(index="lev1", columns=["lev2", "lev3"],values="values")
lev2    1         2
lev3    1    2    1    2
lev1
1     0.0  1.0  2.0  NaN
2     4.0  3.0  NaN  5.0

>>> df.pivot(index=["lev1", "lev2"], columns=["lev3"],values="values")
      lev3    1    2
lev1  lev2
   1     1  0.0  1.0
         2  2.0  NaN
   2     1  4.0  3.0
         2  NaN  5.0

如果有任何重复，则会引发 ValueError。

>>> df = pd.DataFrame({"foo":['one', 'one', 'two', 'two'],
...                    "bar":['A', 'A', 'B', 'C'],
...                    "baz":[1, 2, 3, 4]})
>>> df
   foo bar  baz
0  one   A    1
1  one   A    2
2  two   B    3
3  two   C    4

请注意，我们的index 和columns 参数的前两行是相同的。

>>> df.pivot(index='foo', columns='bar', values='baz')
Traceback (most recent call last):
   ...
ValueError:Index contains duplicate entries, cannot reshape

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自pandas.pydata.org大神的英文原创作品 pandas.pivot。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。

用法:

参数：

返回：

抛出：

注意：

例子：