Mehrere Methoden zum Pivotieren eines DataFrame:
Langformat:
Breites Format:
Verwenden Sie pd.DataFrame.pivot_table:
df.pivot_table(values='val0', index='row', columns='col', aggfunc='mean')
Verwenden Sie das Argument fill_value in pd.DataFrame.pivot_table:
df.pivot_table(values='val0', index='row', columns='col', fill_value=0, aggfunc='mean')
Verwenden Sie a anderes aggfunc-Argument in pd.DataFrame.pivot_table:
df.pivot_table(values='val0', index='row', columns='col', fill_value=0, aggfunc='sum')
Stellen Sie eine Liste bereit von Callables zum aggfunc-Argument in pd.DataFrame.pivot_table:
df.pivot_table(values='val0', index='row', columns='col', fill_value=0, aggfunc=[np.size, np.mean])
Mehrere Spaltennamen als a übergeben Liste mit Werten in pd.DataFrame.pivot_table:
df.pivot_table(values=['val0', 'val1'], index='row', columns='col', fill_value=0, aggfunc='mean')
Mehrere Spaltennamen als Liste übergeben zum Indizieren oder Spalten in pd.DataFrame.pivot_table:
df.pivot_table(values='val0', index=['row', 'item'], columns='col', fill_value=0, aggfunc='mean')
Kann durch mehrere Spalten im Index und in Spalten unterteilt werden mit pd.DataFrame.pivot_table:
df.pivot_table(values='val0', index=['key', 'row'], columns=['item', 'col'], fill_value=0, aggfunc='mean')
Verwenden Sie pd.crossta:
df.pivot_table(values='val0', index='row', columns='col', aggfunc='mean')
df.pivot_table(values='val0', index='row', columns='col', fill_value=0, aggfunc='mean')
Dem mehrteiligen Index als Einzelindex beitreten Zeichenfolge:
df.pivot_table(values='val0', index='row', columns='col', fill_value=0, aggfunc='sum')
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo drehen Sie einen Pandas-DataFrame: Eine umfassende Anleitung zum Umformen von Daten?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!