一周学会Pandas2之Python数据处理与分析-数据重塑与透视-pivot() - 透视 (长 -＞ 宽，有限制)
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pivot() 是 pandas 中用于数据重塑的核心方法，它将长格式数据转换为宽格式数据，与 melt() 方法互为逆操作。pivot() 方法通过指定索引、列和值，重新组织数据，创建透视表式的数据结构，非常适合数据摘要和报告生成。
基本语法
DataFrame.pivot(index=None, columns=None, values=None)参数详解
| 参数 | 说明 |
|---|---|
| index | 用作新 DataFrame 行索引的列名 |
| columns | 用作新 DataFrame 列索引的列名 |
| values | 用作新 DataFrame 值的列名 |
示例一
import pandas as pd
# 创建长格式数据
long_df = pd.DataFrame({'Student': ['Alice', 'Alice', 'Bob', 'Bob'],'Subject': ['Math', 'Science', 'Math', 'Science'],'Score': [90, 85, 78, 92]
})
print("长格式数据:")
print(long_df)
使用 pivot() 转换：
wide_df = long_df.pivot(index='Student', columns='Subject', values='Score'
)
print("\n宽格式数据:")
print(wide_df)