如何將 Pandas 中的資料表轉換為「指標」列值成為新列？

在Pandas 中透視Dataframe

該任務涉及轉置CSV 格式的資料表，其中「指標」列值變為新的專欄。所需的結果是扁平格式，其中行由“國家”和“年份”定義，列是“指標”值。

使用.pivot

要實現樞軸操作，可以利用.pivot 方法作為如下所示：

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

此方法重新排列數據，使「國家」和「年份」成為行索引，「指標」值成為列。產生的“out”變數保存透視資料。

要將資料傳回為平面表格式，可以使用 .rename_axis 從列中消除「Indicator」標籤，並使用 .reset_index 還原「Country」和「年份」作為列。

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

這會產生一個帶有「國家」的扁平表格， 「年份」和「指標」值作為列。

使用 .pivot_table

如果「國家」、「年份」和「指標」重複' 原始資料集中的組合，可以使用.pivot_table。它對重複值執行聚合（預設平均值）。

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

此方法會產生一個扁平化的表格，其中對重複值進行平均，並且列中省略了「指標」標籤。

相關文件

有關重塑和資料透視表的更多詳細信息，請參閱Pandas，請參閱以下資源：

• 重塑與資料透視表使用者指南
• Pandas 文件：重塑與透視

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