pandas.pivot(indeks, kolumny, wartości) Funkcja tworzy tabelę przestawną opartą na 3 kolumnach ramki DataFrame. Używa unikalnych wartości z indeksu/kolumn i wypełnia je wartościami.
Składnia Pythona Pandas.pivot().
Składnia : pandas.pivot(indeks, kolumny, wartości)
Parametry:
- indeks[ndarray] : Etykiety do wykorzystania przy tworzeniu indeksu nowej ramki
- kolumny[ndarray] : Etykiety do wykorzystania przy tworzeniu kolumn nowej ramki
- wartości[ndarray] : Wartości używane do wypełniania wartości nowej ramki
Zwroty: Przekształcona ramka danych
Wyjątek: Zgłoszono błąd ValueError, jeśli istnieją duplikaty.
Tworzenie przykładowej ramki danych
Tutaj tworzymy przykładową ramkę DataFrame, której będziemy używać w całym artykule.
Python3
# importing pandas as pd> import> pandas as pd> > # creating a dataframe> df>=> pd.DataFrame({>'A'>: [>'John'>,>'Boby'>,>'Mina'>],> >'B'>: [>'Masters'>,>'Graduate'>,>'Graduate'>],> >'C'>: [>27>,>23>,>21>]})> > df> |
sortowanie listy Java
>
>
Wyjście
A B C 0 John Masters 27 1 Boby Graduate 23 2 Mina Graduate 21>
Przykłady funkcji Pandy obrotowej().
Poniżej znajduje się kilka przykładów, dzięki którym możemy obrócić ramkę DataFrame za pomocą Pandy Funkcja obrotu() w Pyton :
- Tworzenie i Obróć ramkę danych
- Tworzenie wielopoziomowej tabeli przestawnej za pomocą Ramka danych Pandy
- Błąd wartości w obracaniu ramki danych
Tworzenie i Obróć ramkę danych
W tym przykładzie ramka DataFrame pandy (df>) jest obracany, przy czym kolumny „A” i „B” stają się odpowiednio nowym indeksem i kolumnami, a wartości w kolumnie „C” wypełniają komórki wynikowej tabeli przestawnej. Funkcja zakłada, że każda kombinacja „A” i „B” ma unikalną odpowiadającą wartość w „C”.
Python3
# values can be an object or a list> df.pivot(>'A'>,>'B'>,>'C'>)> |
pełny obwód sumatora
>
>
Wyjście
B Graduate Masters A Boby 23.0 NaN John NaN 27.0 Mina 21.0 NaN>
Tworzenie wielopoziomowej tabeli przestawnej za pomocą Pandas DataFrame
W tym przykładzie pandas DataFrame (df>) jest przekształcany w wielopoziomową tabelę przestawną, w której stosuje się „A” jako indeks, „B” jako kolumny i wyodrębnia się wartości z obu kolumn „C” i „A” w celu wypełnienia komórek. Takie podejście pozwala na bardziej szczegółową reprezentację danych, włączając wiele wymiarów do wynikowej tabeli przestawnej.
Python3
# value is a list> df.pivot(index>=>'A'>, columns>=>'B'>, values>=>[>'C'>,>'A'>])> |
operatory w programowaniu w Pythonie
>
>
Wyjście
C A B Graduate Masters Graduate Masters A Boby 23.0 NaN NaN NaN John NaN 27.0 NaN NaN Mina 21.0 NaN NaN NaN>
Wystąpił błąd wartości podczas obracania ramki danych
Podnieś ValueError, jeśli istnieją kombinacje indeksów i kolumn z wieloma wartościami.
Python3
jak przekonwertować ciąg na liczbę całkowitą
# importing pandas as pd> import> pandas as pd> > # creating a dataframe> df>=> pd.DataFrame({>'A'>: [>'John'>,>'John'>,>'Mina'>],> >'B'>: [>'Masters'>,>'Masters'>,>'Graduate'>],> >'C'>: [>27>,>23>,>21>]})> > > df.pivot(>'A'>,>'B'>,>'C'>)> |
>
>
Wyjście
ValueError: Index contains duplicate entries, cannot reshape>