Python pandas.DataFrame.pivot函数方法的使用

DataFrame.pivot(self, index=None, columns=None, values=None) → 'DataFrame'       [source]

返回按给定索引/列值组织的重新构造的DataFrame。

根据列值重塑数据(生成一个 "pivot" 表)。使用来自指定索引/列的惟一值来形成结果DataFrame的轴。此函数不支持数据聚合，多个值将导致列中的多索引。更多关于整形的信息，请参阅User Guide 。

Notes

有关更好的控制，请参阅分层索引文档以及相关的堆栈/非堆栈方法。

例子

>>> df = pd.DataFrame({'foo': ['one', 'one', 'one', 'two', 'two',
...                            'two'],
...                    'bar': ['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C'],
...                    'baz': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
...                    'zoo': ['x', 'y', 'z', 'q', 'w', 't']})
>>> df
    foo   bar  baz  zoo
0   one   A    1    x
1   one   B    2    y
2   one   C    3    z
3   two   A    4    q
4   two   B    5    w
5   two   C    6    t

>>> df.pivot(index='foo', columns='bar', values='baz')
bar  A   B   C
foo
one  1   2   3
two  4   5   6

>>> df.pivot(index='foo', columns='bar')['baz']
bar  A   B   C
foo
one  1   2   3
two  4   5   6

>>> df.pivot(index='foo', columns='bar', values=['baz', 'zoo'])
      baz       zoo
bar   A  B  C   A  B  C
foo
one   1  2  3   x  y  z
two   4  5  6   q  w  t

如果存在重复项，则会引发ValueError

>>> df = pd.DataFrame({"foo": ['one', 'one', 'two', 'two'],
...                    "bar": ['A', 'A', 'B', 'C'],
...                    "baz": [1, 2, 3, 4]})
>>> df
   foo bar  baz
0  one   A    1
1  one   A    2
2  two   B    3
3  two   C    4

注意 : 前两行对于我们的index 和column参数是相同的

>>> df.pivot(index='foo', columns='bar', values='baz')
Traceback (most recent call last):
   ...
ValueError: Index contains duplicate entries, cannot reshape