Comment puis-je faire pivoter un DataFrame Pandas en utilisant différentes méthodes ?

Comment puis-je faire pivoter un dataframe ?

Présentation

Le pivotement d'un DataFrame implique de réorganiser les données pour changer l'orientation des données. Les lignes deviennent des colonnes et les colonnes deviennent des lignes. Cela peut être fait de plusieurs manières, notamment en utilisant les méthodes pivot_table, groupby unstack, set_index unstack, pivot et crosstab de Pandas.

Méthodes pivots

• pivot_table est une méthode puissante pour données pivotantes. Il vous permet de spécifier les lignes, les colonnes et les valeurs du DataFrame pivoté, ainsi que la fonction d'agrégation à utiliser.
• groupby unstack est une combinaison de méthodes groupby et unstack pour créer un bloc de données. Ici, vous regroupez les données sur des colonnes spécifiques, puis dépilez le niveau du nouvel index créé par regroupement pour faire pivoter les données.
• set_index unstack est une autre technique utile pour faire pivoter les données. set_index définit l'index du DataFrame sur les colonnes spécifiées et le dépilage modifie l'index hiérarchique actuel en en-têtes de colonne avec les valeurs dans les cellules correspondantes.
• pivot est une méthode scalaire pour faire pivoter les données . Il ne doit être utilisé que sur des colonnes à valeurs scalaires (unidimensionnelles). Cette méthode peut faire pivoter les colonnes du bloc de données en tant qu'index de ligne ou valeurs de matrice ligne à colonne.
• crosstab est une version spécialisée de pivot_table pour créer facilement des tabulations croisées en utilisant l'index/ligne et les colonnes comme en-têtes de ligne et de colonne. .

Démonstration de code

Vous trouverez ci-dessous un exemple simple de DataFrame qui peut être pivoted :

import pandas as pd

# Create a DataFrame name df
df = pd.DataFrame({'Name' : ['Alice', 'Bob', 'Carol', 'Dave'],
                   'Age' : [20, 25, 30, 35],
                   'City' : ['New York', 'Boston', 'Chicago', 'Dallas']})

# Pivot the DataFrame using pivot_table method
df_pivoted = df.pivot_table(index = 'Name', columns = 'City', values = 'Age')

# Display the pivoted DataFrame
print(df_pivoted)

Sortie :

City    Boston  Chicago  Dallas  New York
Name
Alice    NaN      NaN      NaN       20
Bob      25      NaN      NaN       NaN 
Carol    NaN      30      NaN       NaN 
Dave     NaN      NaN      35       NaN 

Conclusion

La méthode pivot dans pandas est utilisée pour transformer les données du format long au format large en permutant lignes et colonnes d'un bloc de données. Vous pouvez sélectionner l'une des méthodes expliquées ci-dessus en fonction de vos besoins, car toutes ces méthodes sont très utiles pour donner un sens aux données de niveau complexe. J'espère que cela a clarifié vos doutes sur le pivotement des trames de données ! Si vous rencontrez des problèmes, n'hésitez pas à poursuivre cette discussion.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!