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如何使用pivot重塑我的熊猫数据框?

使用pivot函数可以重塑熊猫数据框。pivot函数用于将数据从长格式(long format)转换为宽格式(wide format),即将某一列的值作为新的列名,并将其对应的值填充到新的列中。

具体使用pivot函数重塑熊猫数据框的步骤如下:

  1. 导入必要的库和模块:
代码语言:txt
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import pandas as pd
  1. 创建一个熊猫数据框:
代码语言:txt
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data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'Subject': ['Math', 'English', 'Math', 'English'],
        'Score': [90, 85, 95, 80]}
df = pd.DataFrame(data)
  1. 使用pivot函数进行重塑:
代码语言:txt
复制
df_pivot = df.pivot(index='Name', columns='Subject', values='Score')

在上述代码中,我们指定了index参数为'Name'列,columns参数为'Subject'列,values参数为'Score'列。这样,'Name'列的唯一值将作为新的行索引,'Subject'列的唯一值将作为新的列名,'Score'列的值将填充到新的列中。

重塑后的熊猫数据框df_pivot如下所示:

代码语言:txt
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Subject  English  Math
Name                  
Alice         NaN  90.0
Bob          85.0   NaN
Charlie       NaN  95.0
David        80.0   NaN

在这个例子中,我们将原始的熊猫数据框按照学生姓名('Name'列)和科目('Subject'列)进行了重塑,得到了一个新的熊猫数据框,其中每一行代表一个学生,每一列代表一个科目,对应的值为该学生在该科目上的成绩。

pivot函数的优势在于可以方便地将长格式的数据转换为宽格式,使得数据更加直观和易于分析。它适用于各种需要对数据进行重塑和转换的场景,例如统计分析、数据可视化等。

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