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如何在具有重复条目的pandas中进行透视

在具有重复条目的pandas中进行透视可以使用pivot_table()函数。pivot_table()函数用于创建透视表,它可以根据指定的行、列和值来对数据进行分组和聚合。

使用pivot_table()函数的基本语法如下:

代码语言:txt
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pandas.pivot_table(data, values=None, index=None, columns=None, aggfunc='mean')

参数说明:

  • data:需要进行透视的数据,可以是DataFrame或者Series对象。
  • values:要聚合的列或列的列表。默认为None,表示聚合所有列。
  • index:透视表的行。可以是单个列名或列名的列表。
  • columns:透视表的列。可以是单个列名或列名的列表。
  • aggfunc:聚合函数,默认为'mean',表示计算均值。

下面是一个示例,说明如何在具有重复条目的pandas中进行透视:

代码语言:txt
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import pandas as pd

# 创建一个具有重复条目的DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Alice', 'Bob', 'Alice', 'Bob'],
        'Subject': ['Math', 'Math', 'English', 'English', 'Science', 'Science'],
        'Score': [90, 85, 95, 80, 88, 92]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用pivot_table()进行透视
pivot_df = pd.pivot_table(df, values='Score', index='Name', columns='Subject', aggfunc='mean')

print(pivot_df)

输出结果如下:

代码语言:txt
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Subject  English  Math  Science
Name                           
Alice       95.0  90.0     88.0
Bob         80.0  85.0     92.0

以上代码中,我们创建了一个具有重复条目的DataFrame,并使用pivot_table()函数将数据按照学生姓名和科目进行透视,计算了平均分数。

在以上示例中,腾讯云没有提供特定的产品与pandas进行透视相关联。

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