Python | Pandas.pivot()
pandas.pivot(індекс, стовпці, значення) створює зведену таблицю на основі 3 стовпців DataFrame. Використовує унікальні значення з індексу/стовпців і заповнює їх значеннями.
Синтаксис Python Pandas.pivot().
Синтаксис : pandas.pivot(індекс, стовпці, значення)
Параметри:
- index[ndarray] : Мітки для створення індексу нового кадру
- стовпці [ndarray] : Мітки для створення нових стовпців кадру
- значення [ndarray] : Значення, які слід використовувати для заповнення значень нового кадру
Повернення: Перероблений DataFrame
Виняток: Помилка ValueError, якщо є дублікати.
Створення зразка DataFrame
Тут ми створюємо зразок DataFrame, який будемо використовувати в нашій статті.
Python3
# importing pandas as pd> import> pandas as pd> > # creating a dataframe> df> => pd.DataFrame({> 'A'> : [> 'John'> ,> 'Boby'> ,> 'Mina'> ],> > 'B'> : [> 'Masters'> ,> 'Graduate'> ,> 'Graduate'> ],> > 'C'> : [> 27> ,> 23> ,> 21> ]})> > df> |
Вихід
A B C 0 John Masters 27 1 Boby Graduate 23 2 Mina Graduate 21
Приклади функції Pandas pivot().
Нижче наведено кілька прикладів, за допомогою яких ми можемо повернути DataFrame панди функція pivot() в Python :
- Створення і Зведіть DataFrame
- Створення багаторівневої зведеної таблиці за допомогою Pandas DataFrame
- ValueError у Pivot a DataFrame
Створення і Зведіть DataFrame
У цьому прикладі pandas DataFrame ( df> ) зводиться, при цьому стовпці «A» і «B» стають новим індексом і стовпцями відповідно, а значення в стовпці «C» заповнюють клітинки отриманої зведеної таблиці. Функція передбачає, що кожна комбінація «A» і «B» має унікальне відповідне значення в «C».
Python3
# values can be an object or a list> df.pivot(> 'A'> ,> 'B'> ,> 'C'> )> |
Вихід
B Graduate Masters A Boby 23.0 NaN John NaN 27.0 Mina 21.0 NaN
Створення багаторівневої зведеної таблиці за допомогою Pandas DataFrame
У цьому прикладі pandas DataFrame ( df> ) перетворюється на багаторівневу зведену таблицю, використовуючи «A» як індекс, «B» як стовпці та вилучаючи значення з обох стовпців «C» і «A» для заповнення клітинок. Цей підхід дозволяє більш детально представити дані, включаючи кілька вимірів у кінцеву зведену таблицю.
Python3
# value is a list> df.pivot(index> => 'A'> , columns> => 'B'> , values> => [> 'C'> ,> 'A'> ])> |
Вихід
C A B Graduate Masters Graduate Masters A Boby 23.0 NaN NaN NaN John NaN 27.0 NaN NaN Mina 21.0 NaN NaN NaN
ValueError, викликана під час обертання DataFrame
Викликати ValueError, якщо є будь-який індекс, комбінація стовпців із кількома значеннями.
Python3
# importing pandas as pd> import> pandas as pd> > # creating a dataframe> df> => pd.DataFrame({> 'A'> : [> 'John'> ,> 'John'> ,> 'Mina'> ],> > 'B'> : [> 'Masters'> ,> 'Masters'> ,> 'Graduate'> ],> > 'C'> : [> 27> ,> 23> ,> 21> ]})> > > df.pivot(> 'A'> ,> 'B'> ,> 'C'> )> |
Вихід
ValueError: Index contains duplicate entries, cannot reshape
