如何在pandas中透视/转换数据帧？

在pandas中，可以使用pivot_table()函数来透视/转换数据帧。该函数可以根据指定的行和列索引，对数据进行聚合和重塑。

下面是使用pivot_table()函数进行数据透视的步骤：

1. 导入pandas库：import pandas as pd
2. 创建数据帧：可以通过读取文件、数据库查询等方式获取数据，并将其转换为数据帧。
3. 使用pivot_table()函数进行数据透视：函数的基本语法如下：
4. 使用pivot_table()函数进行数据透视：函数的基本语法如下：
   • data：要进行透视的数据帧。
   • values：要聚合的列名，默认为所有数值型列。
   • index：透视表的行索引，可以是单个列名或多个列名的列表。
   • columns：透视表的列索引，可以是单个列名或多个列名的列表。
   • aggfunc：聚合函数，默认为'mean'，表示计算均值。常用的聚合函数还包括'sum'、'count'、'min'、'max'等。

下面是一个示例，演示如何在pandas中透视/转换数据帧：

import pandas as pd

# 创建示例数据帧
data = {
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'Subject': ['Math', 'Math', 'Math', 'Science', 'Science', 'Science'],
    'Score': [80, 90, 75, 85, 95, 70]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用pivot_table()函数进行数据透视
pivot_df = pd.pivot_table(df, values='Score', index='Name', columns='Subject', aggfunc='mean')

print(pivot_df)

输出结果如下：

Subject  Math  Science
Name                  
Alice    80.0     85.0
Bob      90.0     95.0
Charlie  75.0     70.0

在这个示例中，我们根据Name列作为行索引，Subject列作为列索引，计算了每个学生在不同科目上的平均分数。

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