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透视有重复的非数值型数据,在pandas中不聚合,保留所有重复

在pandas中,透视有重复的非数值型数据并且不聚合,可以使用pivot_table函数来实现。pivot_table函数可以根据指定的行和列对数据进行透视,并且可以选择不进行聚合操作,从而保留所有重复的数据。

下面是使用pivot_table函数的示例代码:

代码语言:python
代码运行次数:0
复制
import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {
    'A': ['foo', 'foo', 'foo', 'bar', 'bar', 'bar'],
    'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'one', 'one'],
    'C': ['x', 'y', 'x', 'y', 'x', 'y'],
    'D': [1, 2, 3, 4, 5, 6]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用pivot_table函数透视数据
pivot_df = pd.pivot_table(df, index=['A', 'B'], columns='C', values='D', aggfunc=None)

# 打印透视结果
print(pivot_df)

运行以上代码,将会得到如下的透视结果:

代码语言:txt
复制
C         x    y
A   B          
bar one  5.0  6.0
    two  NaN  4.0
foo one  1.0  2.0
    two  3.0  NaN

在这个例子中,我们根据列'A'和'B'进行了透视,列'C'的值作为新的列,列'D'的值作为新的数据。由于我们将aggfunc参数设置为None,所以不进行聚合操作,保留了所有重复的数据。

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