Pivoter une dataframe dans Pandas
Pour faire pivoter une dataframe dans Pandas, vous pouvez utiliser la méthode .pivot. Cette méthode prend les valeurs spécifiées sous forme de colonnes et réorganise le dataframe en conséquence.
Supposons que vous disposiez d'un dataframe avec des colonnes Indicateur, Pays, Année et Valeur. Pour transposer le tableau afin que les valeurs de la colonne Indicateur deviennent les nouvelles colonnes, utilisez le code suivant :
out = df.pivot(index=['Country', 'Year'], columns='Indicator', values='Value') print(out)
Le résultat résultant sera :
Indicator 1 2 3 4 5 Country Year Angola 2005 6 13 10 11 5 2006 3 2 7 3 6
Pour convertir le tableau pivoté dataframe vers une table plate, vous pouvez utiliser .rename_axis pour supprimer la colonne Indicateur et .reset_index pour rétablir le pays et l'année en colonnes normales :
print(out.rename_axis(columns=None).reset_index())
Le résultat sera :
Country Year 1 2 3 4 5 0 Angola 2005 6 13 10 11 5 1 Angola 2006 3 2 7 3 6
Si vos données comportent des combinaisons d'étiquettes en double (par exemple, Pays, Année, Indicateur), vous pouvez utiliser .pivot_table à la place. Par défaut, il prend la moyenne des valeurs répétées :
out = df.pivot_table( index=['Country', 'Year'], columns='Indicator', values='Value') print(out.rename_axis(columns=None).reset_index())
Le résultat sera :
Country Year 1 2 3 4 5 0 Angola 2005 6.0 13.0 10.0 11.0 5.0 1 Angola 2006 3.0 2.0 7.0 3.0 6.0
Pour plus d'informations sur le remodelage et les tableaux croisés dynamiques dans Pandas, reportez-vous au guide de l'utilisateur .
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!