이러한 시나리오 중 하나는 두 가지 변수 (예 : 판매와 같은 숫자 변수와 제품과 같은 범주 형 변수)를 포함하는 데이터를 재구성 할 때입니다. . Melt/Stack/Unstack 메소드를 사용하면 원하는 출력을 제공하지 않을 수 있습니다.

이 예에서는 다음 열이있는 "긴"데이터가 있습니다 : 영업 사원, 높이, 제품 및 가격. 우리의 목표는이 데이터를 해당 가격을 포함하여 각 고유 한 제품마다 열이있는 "넓은"형식으로 재구성하는 것입니다. 크루트 6 박쥐 5 크루트 6 볼 1 6 개의 지팡이 3 Steve 5 Pen 2

이를 달성하기 위해 Pandas의 피벗 함수를 활용하여 피벗 테이블을 만드는 편리한 방법을 제공 할 수 있습니다. 인덱스 열 (판매원), 피벗 열 (OBS) 및 값 열 (가격). Pivot (Index = 'salesman', columns = 'product', value = 'price')

원하는 "넓은"형식을 생성합니다 :

salesman leight product_1 product_1 price_2 product_3 price_3 Knut 6 Bat 5 Ball 1 Wand 3 Steve 5 Pen 2 Na na na na