如何将 Pandas 中的数据表转换为'指标”列值成为新列？

在 Pandas 中透视 Dataframe

该任务涉及转置 CSV 格式的数据表，其中“指标”列值变为新的专栏。所需的结果是扁平格式，其中行由“国家”和“年份”定义，列是“指标”值。

使用 .pivot

要实现枢轴操作，可以利用 .pivot 方法作为如下所示：

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

此方法重新排列数据，使“国家”和“年份”成为行索引，“指标”值成为列。生成的“out”变量保存透视数据。

要将数据返回为平面表格式，可以使用 .rename_axis 从列中消除“Indicator”标签，并使用 .reset_index 恢复“Country”和“年份”作为列。

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

这会生成一个带有“国家/地区”的扁平表格， “年份”和“指标”值作为列。

使用 .pivot_table

如果“国家/地区”、“年份”和“指标”重复' 原始数据集中的组合，可以使用.pivot_table。它对重复值执行聚合（默认平均值）。

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

此方法会生成一个扁平化的表格，其中对重复值进行平均，并且列中省略了“指标”标签。

相关文档

有关重塑和数据透视表的更多详细信息，请参阅Pandas，请参阅以下资源：

• 重塑和数据透视表用户指南
• Pandas 文档：重塑和透视

以上是如何将 Pandas 中的数据表转换为'指标”列值成为新列？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！