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Pandas:如何(干净地)取消相同类别的两列的透视?

在Pandas中,可以使用pivot_table函数来进行透视操作。如果要取消相同类别的两列的透视,可以通过设置aggfunc参数为sum来实现。

具体步骤如下:

  1. 导入Pandas库:import pandas as pd
  2. 创建一个DataFrame对象,假设为df,包含需要透视的数据。
  3. 使用pivot_table函数进行透视操作,设置index参数为需要保留的列,设置columns参数为需要透视的列,设置values参数为需要聚合的列,设置aggfunc参数为sum。 示例代码:df_pivot = pd.pivot_table(df, index=['列1', '列2'], columns='列3', values='列4', aggfunc=sum) 其中,'列1'、'列2'、'列3'、'列4'分别为实际的列名。
  4. 如果需要取消相同类别的两列的透视,可以使用reset_index函数将透视结果的索引重置。 示例代码:df_pivot_reset = df_pivot.reset_index()

这样,就可以得到取消相同类别的两列的透视结果。

Pandas是一个强大的数据处理和分析工具,适用于各种数据操作场景。它提供了丰富的数据结构和函数,可以方便地进行数据清洗、转换、分组、透视等操作。同时,Pandas还具有良好的性能和灵活的扩展性,可以处理大规模数据集和复杂的数据分析任务。

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