Pandas：如何将数据帧从长形重塑为宽形

你可以使用下面的基本语法将一个pandas DataFrame从长格式转换为宽格式。

df = pd.pivot(df, index='col1', columns='col2', values='col3')

在这种情况下，col1将成为索引，col2将成为列，而col3将被用作DataFrame内部的值。

下面的例子展示了如何在实践中使用这种语法。

例子:将潘达斯数据框架从长形重塑为宽形

假设我们有下面这个长格式的pandas DataFrame:

import pandas as pd

#create DataFrame in long format
df = pd.DataFrame({'team': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'],
                   'player': [1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4],
                   'points': [11, 8, 10, 6, 12, 5, 9, 4]})

#view DataFrame
df

	team	player	points
0	A	1	11
1	A	2	8
2	A	3	10
3	A	4	6
4	B	1	12
5	B	2	5
6	B	3	9
7	B	4	4

我们可以使用下面的语法将这个DataFrame从长格式重塑为宽格式:

#reshape DataFrame from long format to wide format
df = pd.pivot(df, index='team', columns='player', values='points')

#view updated DataFrame
df

player	1	2	3	4
team				
A	11	8	10	6
B	12	5	9	4

现在的DataFrame是宽格式的。

我们使用'team'作为索引列，'player'作为列，'point'作为DataFrame里面的值。

注意，如果我们愿意的话，我们可以使用'球员'作为索引列，'球队'作为列:

#reshape DataFrame from long format to wide format
df = pd.pivot(df, index='player', columns='team', values='points')

#view updated DataFrame
df

team	A	B
player		
1	11	12
2	8	5
3	10	9
4	6	4

这个DataFrame也是宽格式的。

注意：你可以在这里找到pandaspivot()函数的完整文档。

其他资源

下面的教程解释了如何在Python中执行其他常见的操作:

Pandas：如何将数据框架从宽格式重塑为长格式
如何向Pandas数据框架添加行
如何向Pandas数据框架添加列
如何计算Pandas数据框架中特定值的出现次数