使用pandas从整洁的格式DataFrame返回旋转的DatafFame，对成对类别进行计数

使用pandas库可以从整洁的格式DataFrame返回旋转的DatafFame，并对成对类别进行计数。以下是完善且全面的答案：

旋转操作可以将行数据转换为列，从而更方便地进行数据分析和处理。在pandas中，可以使用pivot_table()函数实现DataFrame的旋转。

import pandas as pd

# 创建整洁的格式DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'Category1': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A', 'B'],
    'Category2': ['X', 'Y', 'X', 'Y', 'X', 'Y']
})

# 使用pivot_table函数进行旋转和计数
pivot_df = pd.pivot_table(df, index='Category1', columns='Category2', aggfunc='size', fill_value=0)

# 打印结果
print(pivot_df)

上述代码中，我们首先创建了一个整洁的格式DataFrame，其中包含两个类别型的列'Category1'和'Category2'。然后，使用pivot_table()函数对DataFrame进行旋转，并指定将'Category1'作为行索引，'Category2'作为列索引，同时使用aggfunc='size'对成对类别进行计数。fill_value=0参数用于填充空缺值。

最后，打印旋转后的DataFramepivot_df，即可得到按照类别计数的结果。

关于pandas库和pivot_table()函数的更详细信息，可以参考腾讯云文档中的相关介绍：

• pandas库介绍：https://cloud.tencent.com/document/product/849/39093
• pivot_table()函数文档：https://cloud.tencent.com/document/product/849/44284