Hoe panda's draaitabel naar dataframe te converteren

U kunt de volgende syntaxis gebruiken om een pandas-draaitabel naar een pandas-dataframe te converteren:

 df = pivot_name. reset_index ()

Het volgende voorbeeld laat zien hoe u deze syntaxis in de praktijk kunt gebruiken.

Voorbeeld: Converteer draaitabel naar DataFrame

Stel dat we de volgende panda’s DataFrame hebben:

 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

We kunnen de volgende code gebruiken om een draaitabel te maken die de gemiddelde punten weergeeft die per team en positie zijn gescoord:

 #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

We kunnen vervolgens de functie reset_index() gebruiken om deze draaitabel naar een Panda DataFrame te converteren:

 #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

Het resultaat is een Panda DataFrame met twee rijen en drie kolommen.

We kunnen ook de volgende syntaxis gebruiken om de kolommen van het DataFrame te hernoemen :

 #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

Aanvullende bronnen

In de volgende tutorials wordt uitgelegd hoe u andere veelvoorkomende bewerkingen in panda’s kunt uitvoeren:

Panda’s: hoe u het DataFrame kunt hervormen van lang naar breed
Panda’s: hoe u het DataFrame kunt hervormen van breed naar lang
Panda’s: hoe te groeperen en aggregeren over meerdere kolommen