pandas.pivot(Index, Spalten, Werte) Die Funktion erzeugt eine Pivot-Tabelle basierend auf 3 Spalten des DataFrame. Verwendet eindeutige Werte aus dem Index/den Spalten und füllt sie mit Werten.
Python Pandas.pivot()-Syntax
Syntax : pandas.pivot(Index, Spalten, Werte)
Parameter:
- index[ndarray] : Beschriftungen, die zum Erstellen des Index des neuen Frames verwendet werden
- Spalten[ndarray]: Beschriftungen, die zum Erstellen neuer Rahmenspalten verwendet werden
- Werte[ndarray]: Werte, die zum Auffüllen der Werte des neuen Frames verwendet werden sollen
Kehrt zurück: Umgestalteter DataFrame
Ausnahme: ValueError wird ausgelöst, wenn Duplikate vorhanden sind.
Erstellen eines Beispiel-DataFrames
Hier erstellen wir einen Beispiel-DataFrame, den wir in unserem gesamten Artikel verwenden werden.
Python3
# importing pandas as pd> import> pandas as pd> > # creating a dataframe> df>=> pd.DataFrame({>'A'>: [>'John'>,>'Boby'>,>'Mina'>],> >'B'>: [>'Masters'>,>'Graduate'>,>'Graduate'>],> >'C'>: [>27>,>23>,>21>]})> > df> |
statisch in c
>
>
Ausgabe
Konvertieren Sie die Zeichenfolge in JSON Java
A B C 0 John Masters 27 1 Boby Graduate 23 2 Mina Graduate 21>
Beispiele für die Pandas-Pivot()-Funktion
Nachfolgend finden Sie einige Beispiele, mit denen wir einen DataFrame schwenken können Pandas Pivot()-Funktion in Python :
- Erstellen und Drehen Sie einen DataFrame
- Erstellen einer mehrstufigen Pivot-Tabelle mit Pandas DataFrame
- ValueError beim Pivotieren eines DataFrame
Erstellen und Drehen Sie einen DataFrame
In diesem Beispiel ein Pandas DataFrame (df>) wird geschwenkt, wobei die Spalten „A“ und „B“ zum neuen Index bzw. zu den neuen Spalten werden und die Werte in Spalte „C“ die Zellen der resultierenden Pivot-Tabelle füllen. Die Funktion geht davon aus, dass jede Kombination aus „A“ und „B“ einen eindeutigen entsprechenden Wert in „C“ hat.
Python3
# values can be an object or a list> df.pivot(>'A'>,>'B'>,>'C'>)> |
>
>
Ausgabe
B Graduate Masters A Boby 23.0 NaN John NaN 27.0 Mina 21.0 NaN>
Erstellen einer mehrstufigen Pivot-Tabelle mit Pandas DataFrame
In diesem Beispiel ist der Pandas DataFrame (df>) wird in eine mehrstufige Pivot-Tabelle umgewandelt, wobei „A“ als Index und „B“ als Spalten verwendet werden und Werte aus den beiden Spalten „C“ und „A“ extrahiert werden, um die Zellen zu füllen. Dieser Ansatz ermöglicht eine detailliertere Darstellung der Daten durch die Einbeziehung mehrerer Dimensionen in die resultierende Pivot-Tabelle.
Python3
mycricketlive
# value is a list> df.pivot(index>=>'A'>, columns>=>'B'>, values>=>[>'C'>,>'A'>])> |
>
>
Ausgabe
C A B Graduate Masters Graduate Masters A Boby 23.0 NaN NaN NaN John NaN 27.0 NaN NaN Mina 21.0 NaN NaN NaN>
Beim Pivotieren eines DataFrame wurde ein ValueError ausgelöst
Erhöhen Sie ValueError, wenn Index- und Spaltenkombinationen mit mehreren Werten vorhanden sind.
Was ist Map Java?
Python3
# importing pandas as pd> import> pandas as pd> > # creating a dataframe> df>=> pd.DataFrame({>'A'>: [>'John'>,>'John'>,>'Mina'>],> >'B'>: [>'Masters'>,>'Masters'>,>'Graduate'>],> >'C'>: [>27>,>23>,>21>]})> > > df.pivot(>'A'>,>'B'>,>'C'>)> |
>
>
Ausgabe
ValueError: Index contains duplicate entries, cannot reshape>