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在Python Pandas中:如何在没有聚合的情况下将行重塑为列?

在Python Pandas中,可以使用pivot_table()函数将行重塑为列,即进行数据透视操作。

pivot_table()函数的基本用法如下:

代码语言:txt
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pivot_table(data, values=None, index=None, columns=None)

参数说明:

  • data: 要进行重塑的数据集。
  • values: 可选参数,指定要聚合的数值列,默认为全部数值列。
  • index: 可选参数,指定作为行索引的列,默认为全部非数值列。
  • columns: 可选参数,指定作为列索引的列,默认为全部非数值列。

示例代码如下:

代码语言:txt
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import pandas as pd

# 创建数据集
data = {'日期': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-01', '2022-01-02'],
        '城市': ['北京', '北京', '上海', '上海'],
        '销售额': [100, 200, 150, 250]}

df = pd.DataFrame(data)

# 将行重塑为列
pivot_df = df.pivot_table(values='销售额', index='日期', columns='城市')

print(pivot_df)

运行结果如下:

代码语言:txt
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城市            上海     北京
日期
2022-01-01  150.0  100.0
2022-01-02  250.0  200.0

这个示例中,我们使用pivot_table()函数将数据集中的"城市"列作为列索引,"日期"列作为行索引,"销售额"列作为聚合的数值列。最终得到一个行索引为日期,列索引为城市的数据透视表。

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