Pandas中的透视数据框

mrwjdhj3 于 2023-06-20 发布在其他

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当前df：
| 周|销售|收入|
| - -----|- -----|- -----|
| 1|三十四|五十六|
| 2|四十二|五十七|
| 3|二十个|六|
我尝试得到以下结构：
| 周|技术参数|共计|
| - -----|- -----|- -----|
| 1|销售|三十四|
| 1|收入|五十六|
| 2|销售|四十二|
| 2|收入|五十七|
| 3|销售|二十个|
| 3|收入|六|
我已经尝试了下面的方法，但是I 'values'只接受一列。

pivot = pd.pivot_table(df1, values = 'Sales', index=['Week','Revenue'], columns = 'Week').reset_index

pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/76426388/pivot-dataframe-in-pandas

2条答案

按热度按时间

fae0ux8s1#

只需使用melt，即pivot的逆操作。
https://pandas.pydata.org/docs/user_guide/reshaping.html#reshaping-by-melt

df1.melt(id_vars=["Week"], var_name="Parameter", value_name="Total")

请注意，stack也在执行类似的操作（unstack类似于pivot）。但是stack/unstack仅仅依赖于（多）索引来理解您想要做什么，而melt/pivot更易于配置。

赞(0）回复(0）举报 2023-06-20

kx5bkwkv2#

另一种可能的解决方案：

(df.set_index('Week').stack().reset_index()
 .set_axis(['Week', 'Parameter', 'Total'], axis=1))

或者，

(df.set_index('Week').stack().rename('Total').to_frame()
 .reset_index(names=['Week', 'Parameter']))

输出：

Week Parameter  Total
0     1     Sales     34
1     1   Revenue     56
2     2     Sales     42
3     2   Revenue     57
4     3     Sales     20
5     3   Revenue      6

赞(0）回复(0）举报 2023-06-20

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