Pandas를 사용하여 데이터프레임을 피벗하는 방법은 무엇입니까?

Pandas를 사용하여 데이터 프레임을 피벗하는 방법

테이블 형식의 데이터를 재구성하는 것은 데이터 분석에서 필수적인 작업입니다. 데이터 프레임의 행과 열을 바꾸는 기술인 피벗은 피벗 테이블을 만들고 다양한 관점에서 데이터를 탐색하는 데 유용한 경우가 많습니다. 강력한 데이터 조작 라이브러리인 Pandas에서 이 작업을 수행하는 방법을 살펴보겠습니다.

데이터 프레임을 피벗하려면 주로 .pivot 메서드를 사용합니다. 이 메서드는 여러 인수를 사용합니다.

1. index: 피벗된 데이터 프레임의 인덱스가 될 열을 지정합니다.
2. columns: 피벗된 항목의 열 헤더가 될 열을 나타냅니다. dataframe.
3. values: 피벗 테이블을 채우는 데 값을 사용해야 하는 열을 나타냅니다.

예를 들어 다음 데이터 프레임을 고려해보세요.

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

표시기 열의 값이 새 열이 되도록 이 데이터 프레임을 피벗하려면 다음을 사용합니다. 코드:

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

이 작업은 다음과 같은 피벗된 데이터 프레임을 생성합니다.

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

피벗된 데이터 프레임을 다시 플랫 테이블로 변환하려면 .rename_axis를 사용하여 표시기 축과 을 제거합니다. 국가 및 연도를 다시 일반 열로 변환하려면 Reset_index를 사용하세요.

print(out.rename_axis(columns=None).reset_index())

이렇게 하면 원래 데이터 프레임이 생성됩니다. 구조:

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

데이터에 중복된 레이블 조합(예: 국가, 연도, 표시기)이 포함된 경우 .pivot_table을 사용하세요. 이 방법은 기본적으로 평균을 사용합니다.

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

이 방법은 유사한 피벗 데이터프레임을 출력하지만 중복 조합에 대한 평균 값을 사용합니다.

자세한 개요는 Pandas 사용자를 참조하세요. 재형성 및 피벗 테이블에 대한 안내입니다.

위 내용은 Pandas를 사용하여 데이터프레임을 피벗하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!