كيفية تحويل pandas pivottable إلى dataframe

يمكنك استخدام بناء الجملة التالي لتحويل PivotTable الباندا إلى DataFrame الباندا:

 df = pivot_name. reset_index ()

يوضح المثال التالي كيفية استخدام بناء الجملة هذا عمليًا.

مثال: تحويل PivotTable إلى DataFrame

لنفترض أن لدينا DataFrame الباندا التالية:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'],
                   ' position ': ['G', 'G', 'F', 'F', 'G', 'G', 'F', 'F'],
                   ' points ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})

#view DataFrame
df

	team position points
0 A G 11
1 A G 8
2 A F 10
3 A F 6
4 B G 6
5 B G 5
6 B F 9
7 B F 12

يمكننا استخدام الكود التالي لإنشاء جدول محوري يعرض متوسط النقاط التي سجلها الفريق والمركز:

 #create pivot table
df_pivot = pd. pivot_table (df, values=' points ', index=' team ', columns=' position ')

#view pivot table
df_pivot

position F G
team		
At 8.0 9.5
B 10.5 5.5

يمكننا بعد ذلك استخدام الدالة set_index() لتحويل هذا الجدول المحوري إلى إطار بيانات الباندا:

 #convert pivot table to DataFrame
df2 = df_pivot. reset_index ()

#view DataFrame
df2

	team F G
0 to 8.0 9.5
1 B 10.5 5.5

والنتيجة هي DataFrame الباندا مع صفين وثلاثة أعمدة.

يمكننا أيضًا استخدام الصيغة التالية لإعادة تسمية أعمدة DataFrame:

 #convert pivot table to DataFrame
df2. columns = [' team ', ' Forward_Pts ', ' Guard_Pts ']

#view updated DataFrame
df2

        team Forward_Pts Guard_Pts
0 to 8.0 9.5
1 B 10.5 5.5

مصادر إضافية

تشرح البرامج التعليمية التالية كيفية تنفيذ العمليات الشائعة الأخرى في الباندا:

الباندا: كيفية إعادة تشكيل DataFrame من الطويل إلى الواسع
الباندا: كيفية إعادة تشكيل DataFrame من العرض إلى الطول
الباندا: كيفية التجميع والتجميع عبر أعمدة متعددة