【Pandas驯化-07】DataFrame中无所不能的pivot函数

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🌵文章目录🌵

🎯 1. 基本介绍
💡 2. 使用方法
🔍 3. 注意事项
🔧 4. 总结

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🎯 1. 基本介绍

在数据处理中，经常需要对数据进行重塑以适应不同的分析需求。Pandas 提供了 pivot 函数，允许用户重构长格式（long format）的数据为宽格式（wide format），通过指定索引（index）、列（columns）和值（values），可以快速地创建一个新的派生表，使得数据的展示更加直观。

💡 2. 使用方法

为了使得大家更加清晰的看情况pivot函数的用法，我们创建示例 DataFrame并再次基础上进行实验，具体的代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'Person': ['John', 'John', 'Lisa', 'Lisa'],
    'Year': [2017, 2018, 2017, 2018],
    'Age': [24, 25, 35, 36]
})

# 显示原始 DataFrame
print("原始 DataFrame:")
print(df)

原始 DataFrame:
    Person  Year  Age
0    John  2017   24
1    John  2018   25
2    Lisa  2017   35
3    Lisa  2018   36

使用 pivot 函数，我们可以将 ‘Person’ 作为行索引，‘Year’ 作为列，‘Age’ 作为值。具体操作如下:

# 使用 pivot 重塑 DataFrame
pivot_df = df.pivot(index='Person', columns='Year', values='Age')

# 显示 pivot 后的 DataFrame
print("\npivot 后的 DataFrame:")
print(pivot_df)

pivot 后的 DataFrame:
      Year      
2017    2018
John   24     25
Lisa   35     36