Pandas 数据帧pivot()方法

原文：https://www.studytonight.com/pandas/pandas-dataframe-pivot-method

在本教程中，我们将讨论和学习 Python PandasDataFrame.pivot() 方法，该方法帮助我们转换或重塑数据帧。当此方法应用于数据帧时，它返回数据帧，该数据帧由给定的索引和列值重新整形和组织。

下面是DataFrame.pivot()方法的语法。

句法

DataFrame.pivot(index=None, columns=None, values=None)

因素

索引:表示字符串或对象或字符串列表，可选。它指示用于建立新框架索引的列。如果此参数为无，则使用现有索引。

列:表示字符串或对象或字符串列表。它指示用于制作新框架列的列。

值:它代表字符串、对象或之前的列表，可选。它指示用于填充新帧值的一列或多列。如果未指定此参数，将使用所有剩余的列，并且结果将具有分层索引的列。

示例 1:重塑 Pandas 的数据帧

让我们应用DataFrame.pivot()方法，并通过指定索引和列名来重塑它。在本例中，我们通过在DataFrame.pivot() 方法中传递索引和列参数，将数据帧的行轴更改为“裁剪”，列轴更改为“状态”。

见下面的例子。DataFrame.pivot()方法返回以行和多列形式表示温度和湿度的数据帧。

#importing pandas as pd
import pandas as pd
#creating the DataFrame
df=pd.DataFrame({'crop':['Rice','Wheat','Rice','Wheat','Rice','Wheat'],'state':['karnataka','karnataka','Tamilnadu','Tamilnadu','Kerala','Kerala'],'Tempreture':[29,29,31,31,25,25],'Humidity':[50,50,62,62,45,45]})
df = df.pivot(index='crop',columns='state')
print(df)

示例 2:使用DataFrame.pivot()方法重塑数据帧

在前面的例子中，我们有多个列，如果我们不想要多个列，我们可以通过传递values参数在DataFrame.pivot() 方法中指定我们想要的列名。见下面的例子。

DataFrame.pivot() 方法返回仅由温度列组成的数据帧。

#importing pandas as pd
import pandas as pd
#creating the DataFrame
df=pd.DataFrame({'crop':['Rice','Wheat','Rice','Wheat','Rice','Wheat'],'state':['karnataka','karnataka','Tamilnadu','Tamilnadu','Kerala','Kerala'],'Tempreture':[29,29,31,31,25,25],'Humidity':[50,50,62,62,45,45]})
df = df.pivot(index='crop',columns='state',values='Tempreture')
print(df)

示例:DataFrame.pivot() 方法提升ValueError

如果数据帧中有任何重复项，则DataFrame.pivot() 方法会在重塑数据帧时引发ValueError。见下面的例子。

#importing pandas as pd
import pandas as pd
#creating the DataFrame
df=pd.DataFrame({'crop':['Rice','Rice','Wheat','Wheat','Rice','Wheat'],'state':['karnataka','karnataka','Tamilnadu','Tamilnadu','Kerala','Kerala'],'Tempreture':[29,29,31,31,25,25],'Humidity':[50,50,62,62,45,45]})
df = df.pivot(index='crop',columns='state',values='Tempreture')
print(df)

值错误:索引包含重复条目，无法重新整形

结论

在本教程中，我们学习了 PandasDataFrame.pivot()方法。我们通过在数据帧上应用这种方法来学习语法、参数和解决示例，并理解了这种方法。