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pandas透视表和reshape

本文总结了pandas对Series/DataFrame改变形状的方法（总结自pandas官方文档）。

pivot()和pivot_table()

pivot()

  • 功能：将DataFrame按照指定的index、columns和values进行重构

  • 用法：pandas.pivot(data, *, columns, index=_NoDefault.no_default, values=_NoDefault.no_default)

  • 参数：
  • data: DataFrame；DataFrame数据对象
  • columns：str / [str1,str2...] / object; 需要得到的DataFrame包含的列
  • index: str / [str1,str2...] / object (可选参数); 新的DataFrame的index对应的列，如果未指定则使用原始index
  • values：str / [str1,str2...] / object (可选参数); 新的DataFrame的值，如果未指定则使用剩余的列
  • 说明：
  • 对应方法为df.pivot()
  • 变换示例图：image-20231108095359541

pivot_table()

melt()和wide_to_long()

melt()

  • 功能：将DataFrame指定的列做为指示变量，其他列压缩成两列，一列表示变量名，另一列作为值
  • 用法：pandas.melt(frame, id_vars=None, value_vars=None, var_name=None, value_name='value', col_level=None, ignore_index=True)
  • 参数：
  • id_vars: tuple, list, ndarray (可选参数)；作为指示变量的列
  • value_vars: tuple, list, ndarray (可选参数)；指定要把哪些列用于逆透视表，如果未指定则把剩余所有列做逆透视表操作
  • var_name: scalar； 指定变量名列的名称
  • value_name: scalar, 默认为'value'；指定值列的名称
  • col_level：int，str（可选参数）；index为MultiIndex使用

  • ignore_index: bool,默认为True；是否使用原始的index id

  • 说明：

  • 对应方法为：df.melt()
  • 变换示意图：image-20231108100537612