在 Pandas 中透视数据框
要在 Pandas 中透视数据框，您可以使用 .pivot 方法。此方法将指定的值作为列，并相应地重新排列数据框。
假设您有一个包含“Indicator”、“Country”、“Year”和“Value”列的数据框。要转置表格以使 Indicator 列中的值成为新列，请使用以下代码：
out = df.pivot(index=['Country', 'Year'], columns='Indicator', values='Value') print(out)
结果输出将是：
Indicator 1 2 3 4 5
Country Year
Angola 2005 6 13 10 11 5
2006 3 2 7 3 6要转换透视数据数据框恢复为平面表，您可以使用 .rename_axis 删除 Indicator 列，并使用 .reset_index 将 Country 和 Year 恢复正常列：
print(out.rename_axis(columns=None).reset_index())
输出将为：
Country Year 1 2 3 4 5 0 Angola 2005 6 13 10 11 5 1 Angola 2006 3 2 7 3 6
如果您的数据具有重复的标签组合（例如，国家/地区、年份、指标），则可以使用 .pivot_table 代替。默认情况下，它采用重复值的平均值：
out = df.pivot_table(
index=['Country', 'Year'],
columns='Indicator',
values='Value')
print(out.rename_axis(columns=None).reset_index())输出将为：
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
有关 Pandas 中重塑和数据透视表的更多信息，请参阅用户指南.
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