Pandas: 피벗 테이블에서 열 이름을 변경하는 방법

종종 특정 방식으로 Pandas 피벗 테이블의 열 이름을 변경하거나 형식을 지정하려는 경우가 있습니다.

다행히도 pandas의 내장 기능을 사용하면 쉽게 할 수 있습니다.

다음 예에서는 이를 수행하는 방법을 보여줍니다.

예: Pandas 피벗 테이블의 열 이름 변경

다양한 농구 선수에 대한 정보가 포함된 다음과 같은 pandas DataFrame이 있다고 가정합니다.

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'],
                   ' position ': ['G', 'G', 'F', 'C', 'G', 'C', 'F', 'F'],
                   ' points ': [4, 4, 6, 8, 9, 5, 5, 12]})

#view DataFrame
print (df)

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

다음 코드를 사용하여 DataFrame의 각 팀 및 위치 에 대한 평균 점수 를 표시하는 pandas의 피벗 테이블을 만들 수 있습니다.

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

#view pivot table
print (piv)

CFG position
team                   
A 8.0 6.0 4.0
B 5.0 8.5 9.0

이제 피벗 테이블에서 단어의 위치를 제거하고 피벗 테이블에서 추가 팀 행을 제거한다고 가정해 보겠습니다.

이를 위해 다음 구문을 사용할 수 있습니다.

 #format column names
iv. columns = ['_'. join (str(s). strip () for s in col if s) for col in piv. columns ]

#reset indexes
iv. reset_index (inplace= True )

#view updated pivot table
print (piv)

  team CFG
0 A 8.0 6.0 4.0
1 B 5.0 8.5 9.0

피벗 테이블에서 단어의 위치를 제거하고 피벗 테이블에서 추가 팀 행을 제거할 수 있었습니다.

또한 이 일반 솔루션은 MultiIndex가 있는 피벗 테이블에서도 작동합니다.

참고 : 여기에서 pandasivot_table() 함수에 대한 전체 문서를 찾을 수 있습니다.

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 Pandas에서 다른 일반적인 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.

Pandas: 값 개수가 포함된 피벗 테이블을 만드는 방법
Pandas: 피벗 테이블의 NaN 값을 0으로 바꾸는 방법
Pandas: 피벗 테이블을 DataFrame으로 변환하는 방법