Wie kann ich einen Pandas-Datenrahmen drehen, um Daten nach bestimmten Spalten umzuformen?

Transponieren von Pandas-Datenrahmen für die Daten-Pivotierung

Bei der Datenanalyse ist das Transponieren eines Datenrahmens entscheidend für die Organisation von Daten in ein geeigneteres Format. Ein häufiger Anwendungsfall ist das Pivotieren eines Datenrahmens basierend auf bestimmten Spaltenwerten.

Für eine CSV-Tabelle mit Daten wie folgt:

Indicator  Country  Year  Value
1          Angola   2005  6
2          Angola   2005  13
3          Angola   2005  10
4          Angola   2005  11
5          Angola   2005  5
1          Angola   2006  3
2          Angola   2006  2
3          Angola   2006  7
4          Angola   2006  3
5          Angola   2006  6

Sie können den Datenrahmen drehen, um dieses Format zu erhalten:

Country  Year  1  2   3   4   5
Angola   2005  6  13  10  11  5
Angola   2006  3  2   7   3   6

Um diese Transformation zu erreichen, können Sie die .pivot-Methode wie folgt verwenden:

out = df.pivot(index=['Country', 'Year'], columns='Indicator', values='Value')
print(out)

Für Daten mit Bei doppelten Beschriftungskombinationen können Sie die Methode .pivot_table verwenden, die standardmäßig die Mittelwertberechnung anwendet:

out = df.pivot_table(
    index=['Country', 'Year'],
    columns='Indicator',
    values='Value')
print(out.rename_axis(columns=None).reset_index())

Durch die Verwendung der Methoden .rename_axis und .reset_index können Sie den Datenrahmen in einem flachen Tabellenformat wiederherstellen.

Ausführliche Dokumentation zum Umformen und Pivot-Tabellen finden Sie im Pandas-Benutzerhandbuch.

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