Wie transformiere ich eine Datentabelle in Pandas, wobei die Spaltenwerte „Indikator' zu neuen Spalten werden?

Pivotieren eines Datenrahmens in Pandas

Die Aufgabe besteht darin, eine Datentabelle im CSV-Format zu transponieren, in die die Spaltenwerte „Indikator“ umgewandelt werden die neuen Spalten. Das gewünschte Ergebnis ist ein abgeflachtes Format, in dem Zeilen durch „Land“ und „Jahr“ definiert werden und Spalten „Indikator“-Werte sind.

Verwenden von .pivot

Um den Pivot-Vorgang zu erreichen, kann man die .pivot-Methode als verwenden folgt:

out = df.pivot(index=['Country', 'Year'], columns='Indicator', values='Value')

Diese Methode ordnet die Daten so neu an, dass „Land“ und „Jahr“ zu Zeilenindizes und die „Indikator“-Werte zu Spalten werden. Die resultierende „out“-Variable enthält die geschwenkten Daten.

Um die Daten in ein flaches Tabellenformat zurückzubringen, kann man .rename_axis verwenden, um die Bezeichnung „Indikator“ aus den Spalten zu entfernen und .reset_index verwenden, um „Land“ wiederherzustellen. und „Jahr“ als Spalten.

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

Dies erzeugt eine abgeflachte Tabelle mit den Werten „Land“, „Jahr“ und „Indikator“. Spalten.

Verwenden von .pivot_table

Im Falle doppelter Kombinationen aus „Land“, „Jahr“ und „Indikator“ im Originaldatensatz kann .pivot_table dies tun beschäftigt sein. Es führt eine Aggregation (standardmäßig Mittelwert) für doppelte Werte durch.

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

Dieser Ansatz führt zu einer abgeflachten Tabelle, in der doppelte Werte gemittelt werden und die Bezeichnung „Indikator“ in den Spalten weggelassen wird.

Relevante Dokumentation

Weitere Details zum Umformen und Pivot-Tabellen in Pandas finden Sie in den folgenden Ressourcen:

• Benutzerhandbuch für Umformen und Pivot-Tabellen
• Pandas-Dokumentation: Umformen und Pivotieren

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