Pandas表格重塑

Pandas是Python中一个强大的数据分析库，它提供了灵活且高效的数据结构，特别适用于对表格型数据的处理和分析。表格重塑是指将原始数据按照一定的规则进行转换，使其适应不同的分析需求或展示形式。

在Pandas中，表格重塑主要通过两个方法实现：pivot和melt。

1. Pivot（透视）操作可以将长格式（long format）的数据转换为宽格式（wide format）。其基本用法如下：

pandas.pivot(data, index=None, columns=None, values=None)

参数说明：

• data：需要重塑的数据，可以是一个DataFrame或Series。
• index：新表格的行索引，默认为原表格的行索引。
• columns：新表格的列索引，默认为原表格的列索引中除去index和values列之外的所有列。
• values：填充新表格的值，默认为原表格中除去index和columns列之外的所有列。

透视操作的应用场景非常广泛，例如将某一列数据作为新表格的行索引，将另一列数据作为新表格的列索引，并在新表格的交叉位置填充指定的值。

1. Melt（融合）操作可以将宽格式的数据转换为长格式。其基本用法如下：

pandas.melt(frame, id_vars=None, value_vars=None, var_name=None, value_name='value')

参数说明：

• frame：需要重塑的数据，可以是一个DataFrame。
• id_vars：指定需要保留在重塑后的长格式数据中的列，默认为除去value_vars以外的所有列。
• value_vars：指定需要进行融合的列，默认为所有不在id_vars中的列。
• var_name：指定重塑后的长格式数据中表示原始列名的列名，默认为variable。
• value_name：指定重塑后的长格式数据中表示原始值的列名，默认为value。

融合操作常用于将表格的多个列合并为一列，便于后续分析或展示。

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