pandas應用實例之pivot函數詳解

89542767 發布于2022-11-15 14:40 / 574人閱讀

　　pandas作為一個超大的數據庫，會調用到很多的函數，但是在調用函數的時候，會涉及到很多的數據，調用數據的時候，會用到pivot函數，下面就給大家詳細的解答下關于這方面函數的內容。

　　1、pivot函數的定義

　　pivot(index=None,columns=None,values=None)-&gt;DataFrame

　　2、pivot函數的說明

　　通過給定的索引(index)和列(column)的值重新生一個DataFrame對象。

　　根據列值對數據進行整形(生成一個“透視”表)。從指定的索引/列中使用唯一的值來形成結果數據幀的軸。此函數不支持數據聚合，多個值將導致列中的多索引。

　　3、pivo函數的參數

　　index：指定一列做為生成DataFrame對象的索引，如果為空則默認為原來的索引。

　　columns：指定一列的值作為列名，必須傳值。

　　values：指定一列作為生成DataFrame對象的值。可以為空。

　　4、pivot函數實例

　　df=pd.DataFrame({'foo':['one','one','one','two','two','two'],
　　'bar':['A','B','C','A','B','C'],
　　'baz':[1,2,3,4,5,6],
　　'zoo':['x','y','z','q','w','t']})

　　#指定foo的值為新dataframe的index，bar的值為columns，dataframe中對應的值為baz
　　df.pivot(index='foo',columns='bar',values='baz')

　　#沒有指定value，列名最外層保留原來的列，如下結果baz和zoo為原dataframe中的列名，新指定的列名bar在里層（暫時這么理解）。
　　df.pivot(index='foo',columns='bar')

　　#可以通過索引的方式取指定的列數據
　　df.pivot(index='foo',columns='bar')['baz']

 　#可以指定多個values
　　df.pivot(index='foo',columns='bar',values=['baz','zoo'])

　　#指定多個columns
　　df.pivot(index='foo',columns=['bar','baz'],values=['zoo'])

　　#指定多個index
　　df.pivot(index=['foo','bar'],columns='baz',values='zoo')

　　#指定多個index可以通過index名取當個index的數據
　　df.pivot(index=['foo','bar'],columns='baz',values='zoo').loc["one",:]
　　#這兩行代碼運行將會報錯。
　　#報錯提示：ValueError:Index contains duplicate entries,cannot reshape
　　#意思是指定的索引one有兩個列bar=A沖突了。
　　df=pd.DataFrame({"foo":['one','one','two','two'],
　　"bar":['A','A','B','C'],
　　"baz":[1,2,3,4]})
　　df.pivot(index='foo',columns='bar',values='baz')

　　5、pivot函數在實際工作中解決的案例

　　現在要上圖中的不同code之間從2020-11-16到2020-11-18三天內num序列數的相關性。

　　首先，dataframe對象可以直接調用函數corr()計算不同列之間的相關性，所以現在需要將原始的dataframe對象轉換成以code為列，date為索引，num為值的dataframe。

　　第一種比較笨的方法就是循環，此方法不但代碼量較多而且在數據量很大時會比較耗時。不建議使用。

　　grouped=df.groupby(by=["code"])
　　df_num=pd.DataFrame()
　　for name,group in grouped:
　　d=pd.Series(data=group["num"].values,name=name)
　　df_num=pd.concat([df_num,d],axis=1)
　　df_close

　　第二種方法就是使用pivot函數，一行代碼解決，運行快速。

　　df_num=df.pivot(index='date',columns='code',values='num')

　　第二種方法就是使用pivot函數，一行代碼解決，運行快速。

　　#計算列之間的相關性
　　df_num.corr()

　　綜上所述，這篇文章就給大家介紹到這里了，希望可以給大家帶來幫助。

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