pandas.pivot(indeksas, stulpeliai, reikšmės) funkcija sukuria suvestinę lentelę, pagrįstą 3 DataFrame stulpeliais. Naudoja unikalias reikšmes iš indekso / stulpelių ir užpildo jas reikšmėmis.
Python Pandas.pivot() Sintaksė
Sintaksė : pandas.pivot(indeksas, stulpeliai, reikšmės)
Parametrai:
- indeksas[ndarray]: Etiketės, naudojamos kuriant naują kadro indeksą
- stulpeliai [ndarray] : Etiketės, naudojamos kuriant naujus rėmelio stulpelius
- reikšmės[ndarray]: Reikšmės, naudojamos naujų kadrų reikšmėms užpildyti
Grąžinimai: Pertvarkyta DataFrame
Išimtis: Jei yra dublikatų, iškelta „ValueError“.
Pavyzdinio duomenų rėmelio kūrimas
Čia pateikiame pavyzdį „DataFrame“, kurį naudosime savo straipsnyje.
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> |
java pabaiga
>
>
Išvestis
A B C 0 John Masters 27 1 Boby Graduate 23 2 Mina Graduate 21>
Pandos pivot() Funkcijų pavyzdžiai
Toliau pateikiami keli pavyzdžiai, pagal kuriuos galime pasukti „DataFrame“ naudodami Pandos pivot() funkcija in Python :
- Kuriant ir Sukite „DataFrame“.
- Kelių lygių suvestinės lentelės kūrimas naudojant Pandas DataFrame
- ValueError sukdami duomenų rėmelį
Kuriant ir Sukite „DataFrame“.
Šiame pavyzdyje pandos duomenų rėmelis (df>). Funkcija daro prielaidą, kad kiekvienas „A“ ir „B“ derinys turi unikalią atitinkamą reikšmę „C“.
Python3
apibrėžti kompiuterį
# values can be an object or a list> df.pivot(>'A'>,>'B'>,>'C'>)> |
>
>
Išvestis
B Graduate Masters A Boby 23.0 NaN John NaN 27.0 Mina 21.0 NaN>
Kelių lygių suvestinės lentelės sukūrimas naudojant Pandas DataFrame
Šiame pavyzdyje pandos DataFrame (df>). Šis metodas leidžia detaliau pateikti duomenis, įtraukiant kelis matmenis į gautą suvestinę lentelę.
Python3
java palyginimas
# value is a list> df.pivot(index>=>'A'>, columns>=>'B'>, values>=>[>'C'>,>'A'>])> |
>
>
Išvestis
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>
Sukant duomenų rėmelį iškilo vertės klaida
Padidinkite ValueError, kai yra indeksų, stulpelių deriniai su keliomis reikšmėmis.
Python3
įdėti į klaviatūrą
# 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'>)> |
>
>
Išvestis
ValueError: Index contains duplicate entries, cannot reshape>