如何旋转 Pandas DataFrame：重塑数据的综合指南？

如何对 DataFrame 进行透视？

什么是透视？

• 将 DataFrame 从 long 重塑为宽格式
• 允许创建一个新的 DataFrame，其中基于一列或多列聚合值

如何进行透视？

• 透视数据的几种方法DataFrame:

  • pd.DataFrame.pivot_table
  • pd.DataFrame.groupby pd.DataFrame.unstack
  • pd.DataFrame.set_index pd.DataFrame.unstack
  • pd.DataFrame.pivot（少灵活）
  • pd.crosstab（用于交叉制表）
  • pd.factorize np.bincount（高级，高性能）
  • pd.get_dummies pd.DataFrame.dot（交叉制表）

长格式转宽格式？

• 长格式：

  • 每个观察占用一行
  • 多列代表不同属性/测量值

• 宽格式：

  • 每个观察占据一列
  • 多行代表不同的属性/测量值

示例

问题 1：为什么我会收到 ValueError：索引包含重复条目，无法重塑？

• 当尝试旋转具有重复键的 DataFrame 时会发生这种情况透视
• 示例：如果 df 有重复的 row 和 col 条目，并且您使用 df.pivot(index='row', columns='col') 进行透视，您将收到错误。

问题 2：如何对 df 进行透视，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')

问题 3：如何使缺失值为 0 ?

• 使用 fill_value 参数pd.DataFrame.pivot_table:

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

问题 4：我可以得到除平均值之外的其他内容，例如总和吗？

• 使用不同的 aggfunc 参数pd.DataFrame.pivot_table:

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

问题 5：我可以一次进行多个聚合吗？

• 提供一个列表aggfunc 参数的可调用项pd.DataFrame.pivot_table:

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

问题 6：我可以聚合多个值列吗？

• 将多个列名称作为列出值pd.DataFrame.pivot_table:

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

问题 7：我可以按多列细分吗？

• 将多个列名称作为列表传递索引或列pd.DataFrame.pivot_table:

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

问题8：或者

• 可以使用索引和列中的多列进行细分pd.DataFrame.pivot_table:

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

问题 9：我可以聚合列和行一起出现的频率，也称为“交叉表”吗？

• 使用 pd.crosstab:

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

问题 10：如何通过仅旋转两列将 DataFrame 从长转换为宽？

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

问题 11：如何展平倍数数据透视后索引到单个索引？

• 加入多部分索引作为单个字符串：

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

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