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Python实现行转列?!超简单,赶快get起来

發布時間:2024/9/15 python 27 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 Python实现行转列?!超简单,赶快get起来 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

前言

數據的行轉列操作,在實際工作過程中應用非常廣泛。

由于不同人員、不同部門對數據結構的認識是不大相同的,尤其是從基層人員手里拿到的數據,更是五花八門,橫七豎八。

比如有這樣一張成績表:

乍一看,好像沒毛病啊!!

然鵝鵝鵝,當需求:=簡單計算一下每個人的總分吧!來臨的時候。我腦海中不禁浮想起了:

安排

# 遇事不要慌,先導個包吧 import pandas as pd import numpy as np#?造假數據 data = {'name':['嚴小樣兒','嚴小樣兒','嚴小樣兒','才華橫豎都溢','才華橫豎都溢','才華橫豎都溢','幽蘭幽香','幽蘭幽香','幽蘭幽香'],'subject':['Python','C','SQL','Python','C','SQL','Python','C','SQL'],'score':[95,60,95,96,95,80,99,94,88]}# 生成df df = pd.DataFrame(data) df

使用pivot方法即可完成行轉列哦~語法如下:

#df.pivot(index=None, columns=None, values=None) df.pivot(index='name',columns='subject',values='score')

不要高興的太早,遇到重復值就麻煩了!少俠請看:

#?造含有重復值的假數據 data1 = {'name':['嚴小樣兒','嚴小樣兒','嚴小樣兒','嚴小樣兒','才華橫豎都溢','才華橫豎都溢','才華橫豎都溢','幽蘭幽香','幽蘭幽香','幽蘭幽香'],'subject':['Python','Python','C','SQL','Python','C','SQL','Python','C','SQL'],'score':[95,95,60,95,96,95,80,99,94,88]}df1 = pd.DataFrame(data1) df1

df1.pivot(index='name',columns='subject',values='score')#?一旦有重復值,就會報錯。 ValueError: Index contains duplicate entries, cannot reshape

別急別急,去個重不就可以了嗎?!

df1.drop_duplicates().pivot(index='name',columns='subject',values='score')

方法二:數據透視表

# pivot_table(data, values=None, index=None, columns=None, aggfunc='mean') pd.pivot_table(df1,index='name',columns='subject',values='score',aggfunc={'score':'max'})

聚合

剛剛說了,要求每個人的總分,其實使用透視表就可以完成。

不過,稍微動動腦筋哦。遇到重復值數據的話,只能使用下面的方法一,去重后的數據集,方法一,二都支持。

計算每個人的總分,語法如下:

# 重復數據集也可以 df_pivot = pd.pivot_table(df1,index='name',columns='subject',values='score',aggfunc={'score':'max'}) #?增加一個新列:Total df_pivot['Total'] = df_pivot.apply(lambda x:np.sum(x),axis = 1) df_pivot

方法二,必須是去重后的數據集,否則會出現計算錯誤。

# 使用去重數據集才可以 pd.pivot_table(df,index='name',values='score',aggfunc='sum')

# 使用join方法把總分列加進去。 total = pd.pivot_table(df,index='name',values='score',aggfunc='sum') pd.pivot_table(df,index='name',columns='subject',values='score').join(total)

--需求方:算是算出來了,可是,這個score看著怪怪的,能不能改成“總分”呢?

--嚴小樣兒:我改(卑微)!安排~

total1 = pd.pivot_table(df,index='name',values='score',aggfunc='sum').rename({'score':'總分'},axis=1) pd.pivot_table(df,index='name',columns='subject',values='score').join(total1)

行轉列,就這樣講完了,大家趕快動手實踐一下吧。那么,如何列轉行呢?!

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的Python实现行转列?!超简单,赶快get起来的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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