Come convertire la tabella pivot di pandas in dataframe

È possibile utilizzare la seguente sintassi per convertire una tabella pivot Pandas in un DataFrame Pandas:

 df = pivot_name. reset_index ()

L’esempio seguente mostra come utilizzare questa sintassi nella pratica.

Esempio: convertire tabella pivot in DataFrame

Supponiamo di avere i seguenti panda DataFrame:

 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

Possiamo utilizzare il seguente codice per creare una tabella pivot che mostri la media dei punti segnati per squadra e posizione:

 #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

Possiamo quindi utilizzare la funzione reset_index() per convertire questa tabella pivot in un DataFrame panda:

 #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

Il risultato è un DataFrame Panda con due righe e tre colonne.

Possiamo anche usare la seguente sintassi per rinominare le colonne del 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

Risorse addizionali

I seguenti tutorial spiegano come eseguire altre operazioni comuni nei panda:

Panda: come rimodellare il DataFrame da lungo a largo
Panda: come rimodellare il DataFrame da largo a lungo
Panda: come raggruppare e aggregare su più colonne