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pivot()函数如何在python中使用?针对这个问题,这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答,希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。
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pivot()
参数:
Index、columns需要注意的是前者是可选参数,后者是必选参数。
使用实例:
import pandas as pd df=pd.read_csv("user_label_part1.csv",sep=',',encoding='gbk')
注意点:
数据分析的时候要记得将pivot结果reset_index()
函数使用:
df.head(10) temp=df.pivot(index='user_log_acct',columns='item_third_cate_cd',values='label') temp.to_csv("res.csv",sep=',',encoding='gbk') df.head(3)
pivot(index=None, columns=None, values=None)
index: 可选参数。设置新dataframe的行索引,如果未指明,就用当前已存在的行索引。
columns:必选参数。用来设置作为新dataframe的列索引。
values:可选参数。在原dataframe中选中某一列/几列的值,使其在新dataframe的列里显示。如果不指定,则默认将原dataframe中所有的列都显示,这里需要注意:为了将所有的值都显示出来,就会出现多层行索引的情况。
关于pivot()函数如何在python中使用问题的解答就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,如果你还有很多疑惑没有解开,可以关注创新互联行业资讯频道了解更多相关知识。
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