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:
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:
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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