pandas?數(shù)據(jù)透視和逆透視的實(shí)現(xiàn)
本篇介紹 pandas 數(shù)據(jù)重塑的幾個(gè)有用變換。假設(shè)我們有學(xué)生語數(shù)外考試的成績數(shù)據(jù)，大家常見的是這種格式：
如果數(shù)據(jù)放在數(shù)據(jù)庫中，下面的格式比較符合數(shù)據(jù)庫范式：
現(xiàn)在，任務(wù)來了。要實(shí)現(xiàn)由圖一向圖二的變換，傳統(tǒng)的 Excel 功能不容易實(shí)現(xiàn)，有了 Power Query 之后，可以使用 Power Query 的逆透視功能來說實(shí)現(xiàn)。
如果要實(shí)現(xiàn)由圖二向圖一的格式的變換，比較簡單的方法是利用數(shù)據(jù)透視表。因?yàn)閿?shù)據(jù)中有數(shù)字，所以相對來說還比較簡單。因?yàn)楸酒康氖墙榻B pandas 的實(shí)現(xiàn)方法，對 Excel 中如何實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)格式的轉(zhuǎn)換就不做展開。
我將圖 2 的數(shù)據(jù)放在 Sheet3 中，利用 read_excel() 方法讀取數(shù)據(jù)：
import pandas as pd
df = pd.read_excel('data_shaping_sample_data.xlsx', sheet_name='Sheet3')
此時(shí)顯示 df 如下：
將 df 調(diào)用 pivot() 方法進(jìn)行透視：
df_pivot = df.pivot(index='Name', columns='Subject', values='Score') df_pivot
對于逆透視呢，pandas 也提供了很好的支持，以下代碼演示了使用方法：
到此這篇關(guān)于pandas 數(shù)據(jù)透視和逆透視的實(shí)現(xiàn)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)pandas 數(shù)據(jù)透視和逆透視內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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