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python中pivot()函數基礎知識點

瀏覽:92日期:2022-06-30 15:17:55

不同于以往為大家介紹的函數使用,我們利用pivot函數可以實現的方式,就是用來重塑數據使用的,在python的使用上并不常見,但是如果需要利用這種功能,基本上能夠被我們選擇調用的函數,pivot函數一定是榜上有名,下面我們就圍繞著該函數,給大家做詳細的內容講解,一起來看下吧。

函數語法:

pivot()

參數:

Index、columns需要注意的是前者是可選參數,后者是必選參數。

使用實例:

import pandas as pddf=pd.read_csv('user_label_part1.csv',sep=’,’,encoding=’gbk’)

注意點:

數據分析的時候要記得將pivot結果reset_index()

函數使用:

df.head(10)temp=df.pivot(index=’user_log_acct’,columns=’item_third_cate_cd’,values=’label’)temp.to_csv('res.csv',sep=’,’,encoding=’gbk’)df.head(3)Python的pivot函數結構講解

pivot(index=None, columns=None, values=None)

index: 可選參數。設置新dataframe的行索引,如果未指明,就用當前已存在的行索引。

columns:必選參數。用來設置作為新dataframe的列索引。

values:可選參數。在原dataframe中選中某一列/幾列的值,使其在新dataframe的列里顯示。如果不指定,則默認將原dataframe中所有的列都顯示,這里需要注意:為了將所有的值都顯示出來,就會出現多層行索引的情況。

以上就是python中pivot()函數基礎知識點的詳細內容,更多關于python中pivot()函數是什么的資料請關注好吧啦網其它相關文章!

標簽: Python 編程
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