Wie konvertiere ich einen langen Pandas-DataFrame mithilfe der Pivot-Methode in ein Breitformat?

Barbara Streisand
Freigeben: 2024-10-28 17:50:02
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How to Convert a Long Pandas DataFrame to Wide Format Using the Pivot Method?

Pandas-Umformung: Konvertieren von Langformat in Breitformat

Bei der Arbeit mit tabellarischen Daten ist es oft notwendig, diese vom Langformat ins Breitformat umzuwandeln . Obwohl Pandas Funktionen wie Schmelzen und Stapeln bereitstellt, reichen diese möglicherweise nicht für komplexe Umformungsszenarien aus.

Im bereitgestellten Kontext haben wir einen langen Datensatz mit Spalten wie „Verkäufer“, „Höhe“, „Produkt“, und „Preis“. Das Ziel besteht darin, es in ein breites Format mit drei zusätzlichen Spalten umzuwandeln: „Produkt_1“, „Preis_1“ usw.

Ein Ansatz besteht darin, die Pivot-Methode zu verwenden. Betrachten Sie das folgende Beispiel mit einem fiktiven Datensatz:

<code class="python">import pandas as pd

data = {
    'Salesman': ['Knut', 'Knut', 'Knut', 'Steve'],
    'Height': [6, 6, 6, 5],
    'product': ['bat', 'ball', 'wand', 'pen'],
    'price': [5, 1, 3, 2]
}

df = pd.DataFrame(data)</code>
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Um diesen langen Datensatz in ein Breitformat umzuwandeln, können wir auf der Spalte „Verkäufer“ schwenken und die Spalte „Produkt“ als neue Spaltenüberschriften festlegen, während die Die Spalte „Preis“ wird zu den entsprechenden Werten:

<code class="python">df_wide = df.pivot(index='Salesman', columns='product', values='price')</code>
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Dies führt wie gewünscht zu einem Datenrahmen im Breitformat:

<code class="python">print(df_wide)

   bat  ball  wand  pen
0   5    1    3   NaN
1   NaN  NaN  NaN    2</code>
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Diese Lösung zeigt, wie ein langer Datenrahmen in einen breiten Datenrahmen umgeformt wird Formatierung mit der Pivot-Methode, um den Bedarf an einer unkomplizierten Methode zur Durchführung solcher Umformungsaufgaben in Pandas zu decken.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie konvertiere ich einen langen Pandas-DataFrame mithilfe der Pivot-Methode in ein Breitformat?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Quelle:php.cn
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