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不同于以往为大家介绍的函数使用,我们利用pivot函数可以实现的方式,就是用来重塑数据使用的,在python的使用上并不常见,但是如果需要利用这种功能,基本上能够被我们选择调用的函数,pivot函数一定是榜上有名,下面我们就围绕着该函数,给大家做详细的内容讲解,一起来看下吧。
函数语法:
pivot()
参数:
Index、columns需要注意的是前者是可选参数,后者是必选参数。
使用实例:
import pandas as pd df=pd.read_csv("user_label_part1.csv",sep=',',encoding='gbk')
注意点:
数据分析的时候要记得将pivot结果reset_index()
函数使用:
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函数结构讲解
pivot(index=None, columns=None, values=None)
index: 可选参数。设置新dataframe的行索引,如果未指明,就用当前已存在的行索引。
columns:必选参数。用来设置作为新dataframe的列索引。
values:可选参数。在原dataframe中选中某一列/几列的值,使其在新dataframe的列里显示。如果不指定,则默认将原dataframe中所有的列都显示,这里需要注意:为了将所有的值都显示出来,就会出现多层行索引的情况。
以上就是python中pivot()函数基础知识点的详细内容,更多关于python中pivot()函数是什么的资料请关注其它相关文章!
标签:
python,pivot()
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