python中pivot()函數(shù)基礎(chǔ)知識點
不同于以往為大家介紹的函數(shù)使用,我們利用pivot函數(shù)可以實現(xiàn)的方式,就是用來重塑數(shù)據(jù)使用的,在python的使用上并不常見,但是如果需要利用這種功能,基本上能夠被我們選擇調(diào)用的函數(shù),pivot函數(shù)一定是榜上有名,下面我們就圍繞著該函數(shù),給大家做詳細(xì)的內(nèi)容講解,一起來看下吧。
函數(shù)語法:
pivot()
參數(shù):
Index、columns需要注意的是前者是可選參數(shù),后者是必選參數(shù)。
使用實例:
import pandas as pd df=pd.read_csv("user_label_part1.csv",sep=',',encoding='gbk')
注意點:
數(shù)據(jù)分析的時候要記得將pivot結(jié)果reset_index()
函數(shù)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函數(shù)結(jié)構(gòu)講解
pivot(index=None, columns=None, values=None)
index: 可選參數(shù)。設(shè)置新dataframe的行索引,如果未指明,就用當(dāng)前已存在的行索引。
columns:必選參數(shù)。用來設(shè)置作為新dataframe的列索引。
values:可選參數(shù)。在原dataframe中選中某一列/幾列的值,使其在新dataframe的列里顯示。如果不指定,則默認(rèn)將原dataframe中所有的列都顯示,這里需要注意:為了將所有的值都顯示出來,就會出現(xiàn)多層行索引的情況。
以上就是python中pivot()函數(shù)基礎(chǔ)知識點的詳細(xì)內(nèi)容,更多關(guān)于python中pivot()函數(shù)是什么的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章!
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