Pandas pivottable을 dataframe으로 변환하는 방법

다음 구문을 사용하여 pandas PivotTable을 pandas DataFrame으로 변환할 수 있습니다.

 df = pivot_name. reset_index ()

다음 예에서는 실제로 이 구문을 사용하는 방법을 보여줍니다.

예: 피벗 테이블을 DataFrame으로 변환

다음과 같은 팬더 DataFrame이 있다고 가정합니다.

 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

다음 코드를 사용하여 팀과 포지션별로 득점한 평균 점수를 표시하는 피벗 테이블을 만들 수 있습니다.

 #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

그런 다음 Reset_index() 함수를 사용하여 이 피벗 테이블을 팬더 DataFrame으로 변환할 수 있습니다.

 #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

결과는 2개의 행과 3개의 열이 있는 pandas DataFrame입니다.

다음 구문을 사용하여 DataFrame의 열 이름을 바꿀 수도 있습니다.

 #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

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 Pandas에서 다른 일반적인 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.

Pandas: DataFrame의 모양을 긴 것에서 넓은 것으로 바꾸는 방법
Pandas: DataFrame의 모양을 넓은 것에서 긴 것으로 바꾸는 방법
Pandas: 여러 열을 그룹화하고 집계하는 방법