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:
pivot_table(data, values=None, index=None, columns=None)
参数说明:
示例代码如下:
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:
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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