将Pandas DataFrame从列-索引形状转换为列-列形状汇总值可以使用Pandas库中的pivot
函数来实现。pivot
函数可以根据指定的列和索引重新排列DataFrame的数据。
具体步骤如下:
import pandas as pd
data = {'A': ['foo', 'foo', 'foo', 'bar', 'bar', 'bar'],
'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'one', 'one'],
'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
'D': [10, 20, 30, 40, 50, 60]}
df = pd.DataFrame(data)
pivot
函数进行转换:调用pivot
函数,并指定需要作为新列的列名、作为新列索引的列名以及需要汇总的值所在的列名。df_pivot = df.pivot(index='A', columns='B', values='C')
在上述代码中,我们将列'A'作为新列的列名,将列'B'作为新列索引的列名,将列'C'的值作为汇总值。
print(df_pivot)
转换后的DataFrame将会以列-列形状汇总值的形式呈现。
完整代码示例:
import pandas as pd
data = {'A': ['foo', 'foo', 'foo', 'bar', 'bar', 'bar'],
'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'one', 'one'],
'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
'D': [10, 20, 30, 40, 50, 60]}
df = pd.DataFrame(data)
df_pivot = df.pivot(index='A', columns='B', values='C')
print(df_pivot)
这样就完成了将Pandas DataFrame从列-索引形状转换为列-列形状汇总值的操作。
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