Преобразование данных в Python с помощью функции pivot в Pandas — это общая задача при анализе данных. Функция pivot позволяет преобразовывать данные из длинного формата в широкий формат, что делает данные более удобными для анализа.
Рассмотрим пример. У нас есть DataFrame, который выглядит следующим образом:
key row item col val0 val1
0 key0 row3 item1 col3 0.81 0.04
1 key1 row2 item1 col2 0.44 0.07
2 key1 row0 item1 col0 0.77 0.01
3 key0 row4 item0 col2 0.15 0.59
4 key1 row0 item2 col1 0.81 0.64
На основе этого набора данных могут возникнуть следующие вопросы:
- Как преобразовать DataFrame таким образом, чтобы значения ‘col’ стали столбцами, значения ‘row’ стали индексом, а значения ‘val0’ стали значениями в таблице?
- Как заполнить недостающие значения нулями?
- Как выполнить агрегацию, кроме среднего, например, сумму?
- Можно ли выполнить более одной агрегации за раз?
- Можно ли агрегировать по нескольким столбцам значений?
- Можно ли подразделить по нескольким столбцам?
- Как агрегировать частоту, с которой столбец и строки встречаются вместе (т.е. кросс-табуляция)?
- Как преобразовать DataFrame из длинного в широкий формат, поворачивая только на двух столбцах?
- Как преобразовать множественный индекс в одиночный индекс после применения pivot?
Все эти вопросы можно решить с помощью функции pivot в Pandas. Она принимает три аргумента: индекс, столбцы и значения, и преобразует данные так, что индекс становится индексом DataFrame, столбцы становятся столбцами DataFrame, а значения заполняют DataFrame.
Важно отметить, что при использовании функции pivot, необходимо убедиться, что пары индекс/столбцы уникальны, иначе возникнет ошибка.
Преобразование данных с помощью функции pivot — это мощный инструмент при анализе данных в Python. Он позволяет легко преобразовывать данные между длинным и широким форматами, что делает анализ данных более эффективным и удобным.
Добавить комментарий