Pandas：如何将 dataframe 从长到宽重塑

您可以使用以下基本语法将 pandas DataFrame 从长格式转换为宽格式：

 df = pd. pivot (df, index=' col1 ', columns=' col2 ', values=' col3 ')

在这种情况下， col1将成为索引， col2将成为列， col3将用作DataFrame内的值。

以下示例展示了如何在实践中使用此语法。

示例：将 Pandas 数据框从长调整为宽

假设我们有以下长格式的 pandas DataFrame：

 import pandas as pd

#create DataFrame in long format
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'],
                   ' player ': [1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4],
                   ' points ': [11, 8, 10, 6, 12, 5, 9, 4]})

#view DataFrame
df

	team player points
0 to 1 11
1 to 2 8
2 to 3 10
3 to 4 6
4 B 1 12
5 B 2 5
6 B 3 9
7 B 4 4

我们可以使用以下语法将此 DataFrame 从长格式重塑为宽格式：

 #reshape DataFrame from long format to wide format
df = pd. pivot (df, index=' team ', columns=' player ', values=' points ')

#view updated DataFrame
df

player 1 2 3 4
team				
A 11 8 10 6
B 12 5 9 4

DataFrame 现在采用宽格式。

我们使用“team”作为索引列，“player”作为列，“points”作为 DataFrame 内的值。

请注意，如果我们愿意，我们可以使用“player”作为索引列，使用“team”作为列：

 #reshape DataFrame from long format to wide format
df = pd. pivot (df, index=' player ', columns=' team ', values=' points ')

#view updated DataFrame
df

team A B
player		
1 11 12
2 8 5
3 10 9
4 6 4

这个DataFrame也是宽格式的。

注意：您可以在此处找到 pandas hub()函数的完整文档。

其他资源

以下教程解释了如何在 Python 中执行其他常见操作：

Pandas：如何将 DataFrame 从宽变为长
如何向 Pandas DataFrame 添加行
如何向 Pandas DataFrame 添加列
如何统计Pandas DataFrame中特定值的出现次数