技术标签: pandas
长表变宽表就是一个分类变量的多个值展开成多个变量,和哑变量变换有点相似,但不是0-1编码而是其他变量的值。
宽表变长表类似,多个类别可以化在一个分类变量下。
pivot
是一种典型的长表变宽表的函数,首先来看一个例子:下表存储了张三和李四的语文和数学分数,现在想要把语文和数学分数作为列来展示。
df = pd.DataFrame({
'Class':[1,1,2,2],
'Name':['San Zhang','San Zhang','Si Li','Si Li'],
'Subject':['Chinese','Math','Chinese','Math'],
'Grade':[80,75,90,85]})
df
对于一个基本的长变宽的操作而言,最重要的有三个要素,分别是变形后的行索引、需要转到列索引的列,以及这些列和行索引对应的数值,它们分别对应了pivot
方法中的index, columns, values
参数。新生成表的列索引是columns
对应列的unique
值,而新表的行索引是index
对应列的unique
值,而values
对应了想要展示的数值列。
df.pivot(index='Name', columns='Subject', values='Grade')
注意:利用pivot
进行变形操作需要满足唯一性的要求,即由于在新表中的行列索引对应了唯一的value
,因此原表中的index
和columns
对应两个列的行组合必须唯一。
pandas
从1.1.0
开始,pivot
相关的三个参数允许被设置为列表,这也意味着会返回多级索引。这里构造一个相应的例子来说明如何使用:下表中六列分别为班级、姓名、测试类型(期中考试和期末考试)、科目、成绩、排名。pandas
从1.1.0
开始,pivot
相关的三个参数允许被设置为列表,这也意味着会返回多级索引。这里构造一个相应的例子来说明如何使用:下表中六列分别为班级、姓名、测试类型(期中考试和期末考试)、科目、成绩、排名。
df = pd.DataFrame({
'Class':[1, 1, 2, 2, 1, 1, 2, 2],
'Name':['San Zhang', 'San Zhang', 'Si Li', 'Si Li',
'San Zhang', 'San Zhang', 'Si Li', 'Si Li'],
'Examination': ['Mid', 'Final', 'Mid', 'Final',
'Mid', 'Final', 'Mid', 'Final'],
'Subject':['Chinese', 'Chinese', 'Chinese', 'Chinese',
'Math', 'Math', 'Math', 'Math'],
'Grade':[80, 75, 85, 65, 90, 85, 92, 88],
'rank':[10, 15, 21, 15,
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