Pandas pivottable'ı dataframe'e dönüştürme

Bir panda PivotTable’ını pandas DataFrame’e dönüştürmek için aşağıdaki sözdizimini kullanabilirsiniz:

 df = pivot_name. reset_index ()

Aşağıdaki örnek, bu sözdiziminin pratikte nasıl kullanılacağını gösterir.

Örnek: PivotTable’ı DataFrame’e dönüştürme

Aşağıdaki pandalara sahip olduğumuzu varsayalım 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

Takım ve pozisyona göre alınan ortalama puanları görüntüleyen bir pivot tablo oluşturmak için aşağıdaki kodu kullanabiliriz:

 #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

Daha sonra bu pivot tabloyu pandas DataFrame’e dönüştürmek için reset_index() işlevini kullanabiliriz:

 #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

Sonuç, iki satır ve üç sütundan oluşan bir pandas DataFrame’dir.

DataFrame’in sütunlarını yeniden adlandırmak için aşağıdaki sözdizimini de kullanabiliriz:

 #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

Ek kaynaklar

Aşağıdaki eğitimlerde pandalarda diğer yaygın işlemlerin nasıl gerçekleştirileceği açıklanmaktadır:

Pandalar: DataFrame’i uzundan genişe nasıl yeniden şekillendirebilirim?
Pandalar: DataFrame’i genişten uzuna nasıl yeniden şekillendirebilirim?
Pandalar: birden çok sütunda nasıl gruplandırılır ve toplanır