如何旋轉 Pandas DataFrame：重塑數據的綜合指南？

如何對 DataFrame 進行透視？

什麼是透視？

• 將DataFrame 從long 重塑為寬格式
• 允許建立一個新的DataFrame，其中基於一列或多列聚合值

如何進行透視？

• 透視資料的幾種方法DataFrame:

  • pd.DataFrame.pivot_table
  • pd.DataFramegroupby pd.
  • pd.DataFrame.set_index pd.DataFrame.unstack
  • pd.DataFrame.pivot（較少靈活）
  • pd.crosstab（用於交叉製表）
  • pd.factorize np.bincount（高級，高性能）
  • pd.get_dummies pd.DataFrame.dot（交叉製表）

長格式轉寬格式？

• 長格式：

  • 每個觀察佔用一行
  • 多列代表不同屬性/測量值

• 寬格式：

  • 每個觀察佔據一列
  • 多行代表不同的屬性/測量值

範例

問題1：為什麼我會收到 ValueError：索引包含重複條目，無法重塑？

• 當嘗試旋轉具有重複鍵的DataFrame 時會發生這種情況透視
• 範例：如果df 有重複的row 和col 條目，並且您使用df.pivot(index ='row', columns='col') 進行透視，您將收到錯誤。

問題 2：如何對 df 進行透視，使 col 值是列，行值是索引，val0 的平均值是值？

• 使用pd.DataFrame.pivot_table:

  df.pivot_table(values='val0', index='row', columns='col', aggfunc='mean')

問題3：如何使缺失值為0 ?

• 問題3：如何使缺失值為0 ?

  df.pivot_table(values='val0', index='row', columns='col', fill_value=0, aggfunc='mean')

  問題3：如何使缺失值為0 ?

使用fill_value參數pd.DataFrame.pivot_table:

• df.pivot_table(values='val0', index='row', columns='col', fill_value=0, aggfunc='sum')

  問題 4：我可以得到平均值以外的其他內容，例如總和嗎？

使用不同的 aggfunc 參數pd.DataFrame.pivot_table:

• df.pivot_table(values='val0', index='row', columns='col', fill_value=0, aggfunc=[np.size, np.mean])

  問題 5：我可以一次進行多重聚合嗎？

提供一個列表aggfunc 參數的可調用項pd.DataFrame.pivot_table:

• df.pivot_table(values=['val0', 'val1'], index='row', columns='col', fill_value=0, aggfunc='mean')

  6：我可以聚合多個問題6：我可以聚合多個問題6：我可以聚合多個問題6：我可以聚合多個問題6：我可以聚合多個問題6：我可以聚合多個問題6：我可以聚合多個問題6：我可以聚合多個問題6：我可以聚合多個問題6：我可以聚合多個問題6：我可以聚合多個問題6：我可以聚合多個問題值列嗎？

將多個列名稱作為列出值pd.DataFrame.pivot_table:

• df.pivot_table(values='val0', index=['row', 'item'], columns='col', fill_value=0, aggfunc='mean')

  問題7：我可以按多列細分嗎？

將多個列名稱作為列表傳遞索引或列pd.DataFrame.pivot_table:

• df.pivot_table(values='val0', index=['key', 'row'], columns=['item', 'col'], fill_value=0, aggfunc='mean')

  問題8：或

可以使用索引和列中的多列進行細分pd.DataFrame.pivot_table:

• 問題9：我可以聚合列和行一起出現的頻率，也稱為「交叉表」嗎？ 使用 pd.crosstab:

  df.pivot_table(values='val0', index='row', columns='col', aggfunc='mean')

問題 10：如何透過僅旋轉兩列將 DataFrame 從長轉換為寬？

df.pivot_table(values='val0', index='row', columns='col', fill_value=0, aggfunc='mean')

問題 11：如何展平倍數資料透視後索引到單一索引？

• 加入多部分索引作為單一字串：

  df.pivot_table(values='val0', index='row', columns='col', fill_value=0, aggfunc='sum')

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