Pandas 重塑：将长格式转换为宽格式
处理表格数据时，通常需要将其从长格式重塑为宽格式。虽然 Pandas 提供了熔化和堆叠等功能，但它们可能不足以满足复杂的重塑场景。
在提供的上下文中，我们有一个很长的数据集，其中包含“Salesman”、“Height”、“product”、和“价格”。目标是将其重塑为具有三个附加列的宽格式：“product_1”、“price_1”等。
一种方法是利用数据透视方法。考虑以下带有虚构数据集的示例：
<code class="python">import pandas as pd
data = {
'Salesman': ['Knut', 'Knut', 'Knut', 'Steve'],
'Height': [6, 6, 6, 5],
'product': ['bat', 'ball', 'wand', 'pen'],
'price': [5, 1, 3, 2]
}
df = pd.DataFrame(data)</code>要将这个长数据集重塑为宽格式，我们可以围绕“Salesman”列并将“product”列设置为新的列标题，而“价格”列变为相应的值：
<code class="python">df_wide = df.pivot(index='Salesman', columns='product', values='price')</code>
这将根据需要生成宽格式数据框：
<code class="python">print(df_wide) bat ball wand pen 0 5 1 3 NaN 1 NaN NaN NaN 2</code>
此解决方案演示了如何将长数据框重塑为宽数据框使用pivot方法进行格式化，解决了对在Pandas中执行此类重塑任务的简单方法的需求。
以上是如何使用 Pivot 方法将长 Pandas 数据帧转换为宽格式？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
