Python Pandas pivot方法用法及代碼示例

例子

基本用法

考慮以下關於一段時間內人們身高的DataFrame：

df = pd.DataFrame({"name":["alex","bob","alex","bob","cathy"], "year":[2012,2012,2013,2013,2013], "height":[150,160,160,170,160]})
df



   name   year  height
0  alex   2012   150
1  bob    2012   160
2  alex   2013   160
3  bob    2013   170
4  cathy  2013   160

創建一個數據透視表使用這個 DataFrame ：

pd.pivot(df, index="name", columns="year", values="height")



year   2012   2013
name  
alex   150.0  160.0
bob    160.0  170.0
cathy  NaN    160.0

在此，請注意以下事項：

• name 列成為新索引

• year 列的值成為新的列標簽

• height 列的值用於填充新的 DataFrame

• 未找到的值(例如 2012 中 Cathy 的高度)導致 NaN 。

多個值

考慮以下 DataFrame ：

df = pd.DataFrame({"name":["alex","bob","alex","bob","cathy"], "year":[2012,2012,2013,2013,2013], "height":[150,160,160,170,160], "weight":[50,60,60,70,60]})
df



   name   year  height  weight
0  alex   2012   150      50
1  bob    2012   160      60
2  alex   2013   160      60
3  bob    2013   170      70
4  cathy  2013   160      60

在這裏，除了 height 列之外，我們還有一個 weight 列。

要使用這兩列生成數據透視表，請傳遞 values 的列表，如下所示：

pd.pivot(df, index="name", columns="year", values=["height","weight"])



       height          weight
year   2012    2013    2012    2013
name    
alex   150.0   160.0   50.0    60.0
bob    160.0   170.0   60.0    70.0
cathy  NaN     160.0   NaN     60.0

處理ValueError

考慮以下 DataFrame ：

df = pd.DataFrame({"name":["alex","alex","bob"], "year":[2012,2012,2013], "height":[150,160,160]})
df



   name  year  height
0  alex  2012  150
1  alex  2012  160
2  bob   2013  160

在這裏，我們有兩個名為 alex 的人，他們的身高均在 2012 中獲取。

創建數據透視表會產生 ValueError，如下所示：

pd.pivot(df, index="name", columns="year", values="height")



ValueError: Index contains duplicate entries, cannot reshape

為了理解為什麽會發生這種情況，讓我們暫時將第二個 alex 重命名為 * ，並創建數據透視表：

df = pd.DataFrame({"name":["alex","*","bob"], "year":[2012,2012,2013], "height":[150,160,160]})
pd.pivot(df, index="name", columns="year", values="height")



year   2012    2013
name    
*      160.0   NaN
alex   150.0   NaN
bob    NaN     160.0

如果 * 是 alex ，那麽很容易看到結果索引將包含重複值，這在 Pandas 中是不希望的。這就是 ValueError 的原因。

那麽，此 ValueError 的修複方法是確保新索引列中不存在重複值。您可以使用 loc 和 iloc 等屬性來更新各個條目以避免重複。