在pandas中,可以使用pivot
函数将行旋转到列。pivot
函数可以根据指定的列将数据透视为新的形式。
具体步骤如下:
import pandas as pd
pivot
函数进行旋转操作,指定需要作为新列的列名,以及需要作为新行索引的列名。reset_index
函数重置索引,以便将新的列名作为列。rename_axis
函数为新的列名和行索引添加名称。以下是一个示例代码:
import pandas as pd
# 创建DataFrame对象
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
'Subject': ['Math', 'English', 'Science'],
'Score': [90, 85, 95]}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用pivot函数旋转数据
pivot_df = df.pivot(index='Name', columns='Subject', values='Score')
# 可选:重置索引
pivot_df = pivot_df.reset_index()
# 可选:为新的列名和行索引添加名称
pivot_df = pivot_df.rename_axis(columns=None, index=None)
# 打印结果
print(pivot_df)
输出结果如下:
Name English Math Science
0 Alice 85 90 NaN
1 Bob NaN NaN 85
2 Charlie NaN NaN 95
在这个例子中,我们将原始数据中的"Name"列作为新的行索引,"Subject"列作为新的列名,"Score"列作为新的值。最后得到了一个旋转后的DataFrame对象。
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