Как я могу повернуть фрейм данных?

Поворот — это преобразование, которое берет фрейм данных со столбцами, представляющими категории, и строками, представляющими значения, и переориентирует его так, чтобы категории находятся в строках, значения — в столбцах, а индексу присваиваются исходные значения строк.

Основные синтаксис:

df.pivot(index=, columns=, values=)

Примеры:

• Сделайте акцент на сингле столбец:

df.pivot(index='row', columns='col', values='val')

• Сведение по нескольким столбцам:

df.pivot(index=['row', 'item'], columns='col', values='val')

• Связка по нескольким значениям:

df.pivot(index='row', columns='col', values=['val0', 'val1'])

• Сводка с пользовательской агрегацией функции:

df.pivot(index='row', columns='col', values='val', aggfunc='mean')

• Обработка дубликатов ключи:

По умолчанию, если в метках строк или столбцов есть повторяющиеся ключи, будет выдана ошибка. Альтернативно вы можете использовать:

df.pivot_table(index='row', columns='col', values='val', fill_value=0)

• Другие методы для поворот:

• groupby unstack:

  df.groupby('row', 'col')['val'].mean().unstack(fill_value=0)

• pd.DataFrame.set_index: используйте set_index, чтобы установить оси строк и столбцов, а затем разложить их для поворота.
• pd.crosstab: специально разработан для создания перекрестных таблиц или сводных таблиц. таблицы.

Расширенные методы поворота:

• Перекрестная таблица (подсчет частоты):

pd.crosstab(index=df['row'], columns=df['col'], values=df['val'], aggfunc='count')

• Несколько функций агрегирования:

df.pivot_table(index='row', columns='col', values='val', aggfunc=['mean', 'sum'])

• Деление на несколько columns:

df.pivot_table(index='row', columns=['item', 'col'], values='val', fill_value=0, aggfunc='mean')