Wie kann ich einen DataFrame transponieren, um seine Zeilen und Spalten in Pandas zu schwenken?

DataFrames zum Pivotieren transponieren

Das Pivotieren eines DataFrame bezieht sich auf das Transponieren seiner Zeilen und Spalten, um eine andere Darstellung der Daten zu erreichen. In Pandas kann zu diesem Zweck die Pivot-Methode verwendet werden.

Berücksichtigen Sie den folgenden DataFrame:

Indicator  Country  Year  Value
1          Angola   2005  6
2          Angola   2005  13
3          Angola   2005  10
4          Angola   2005  11
5          Angola   2005  5
1          Angola   2006  3
2          Angola   2006  2
3          Angola   2006  7
4          Angola   2006  3
5          Angola   2006  6

Um diesen DataFrame zu drehen, damit Indikatorwerte als neue Spalten angezeigt werden:

out = df.pivot(columns = 'Country', 'Year', 'Indicator', values = 'Value')
print(out)

Dies führt zu:

Indicator     1   2   3   4  5
Country Year
Angola  2005  6  13  10  11  5
        2006  3   2   7   3  6

So kehren Sie zu einem nicht geschwenkten Format zurück:

print(out.rename_axis(columns=None).reset_index())

Dies führt zu:

  Country  Year  1   2   3   4  5
0  Angola  2005  6  13  10  11  5
1  Angola  2006  3   2   7   3  6

Verwenden von . Pivot_table

Wenn doppelte Etikettenkombinationen vorhanden sind, kann Pivot_table verwendet werden. Es berechnet standardmäßig den Mittelwert:

out = df.pivot_table(
    index=['Country', 'Year'],
    columns='Indicator',
    values='Value')
print(out.rename_axis(columns=None).reset_index())

Ergebnis:

  Country  Year    1     2     3     4    5
0  Angola  2005  6.0  13.0  10.0  11.0  5.0
1  Angola  2006  3.0   2.0   7.0   3.0  6.0

Weitere Informationen finden Sie im Pandas-Benutzerhandbuch zu Umform- und Pivot-Tabellen.

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