Python实现行转列?!超简单,赶快get起来


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前言

数据的行转列操作,在实际工作过程中应用非常广泛。

由于不同人员、不同部门对数据结构的认识是不大相同的,尤其是从基层人员手里拿到的数据,更是五花八门,横七竖八。

比如有这样一张成绩表:

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乍一看,好像没毛病啊!!

然鹅鹅鹅,当需求:=简单计算一下每个人的总分吧!来临的时候。我脑海中不禁浮想起了:

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安排

# 遇事不要慌,先导个包吧
import pandas as pd
import numpy as np


# 造假数据
data = {'name':['严小样儿','严小样儿','严小样儿','才华横竖都溢','才华横竖都溢','才华横竖都溢','幽兰幽香','幽兰幽香','幽兰幽香'],
       'subject':['Python','C','SQL','Python','C','SQL','Python','C','SQL'],
       'score':[95,60,95,96,95,80,99,94,88]}


# 生成df
df = pd.DataFrame(data)
df

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使用pivot方法即可完成行转列哦~语法如下:

#df.pivot(index=None, columns=None, values=None)
df.pivot(index='name',columns='subject',values='score')

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不要高兴的太早,遇到重复值就麻烦了!少侠请看:

# 造含有重复值的假数据
data1 = {'name':['严小样儿','严小样儿','严小样儿','严小样儿','才华横竖都溢','才华横竖都溢','才华横竖都溢','幽兰幽香','幽兰幽香','幽兰幽香'],
       'subject':['Python','Python','C','SQL','Python','C','SQL','Python','C','SQL'],
       'score':[95,95,60,95,96,95,80,99,94,88]}


df1 = pd.DataFrame(data1)
df1

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df1.pivot(index='name',columns='subject',values='score')


# 一旦有重复值,就会报错。
ValueError: Index contains duplicate entries, cannot reshape

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别急别急,去个重不就可以了吗?!

df1.drop_duplicates().pivot(index='name',columns='subject',values='score')

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方法二:数据透视表

# pivot_table(data, values=None, index=None, columns=None, aggfunc='mean')
pd.pivot_table(df1,index='name',columns='subject',values='score',aggfunc={'score':'max'})

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聚合

刚刚说了,要求每个人的总分,其实使用透视表就可以完成。

不过,稍微动动脑筋哦。遇到重复值数据的话,只能使用下面的方法一,去重后的数据集,方法一,二都支持。

计算每个人的总分,语法如下:

# 重复数据集也可以
df_pivot = pd.pivot_table(df1,index='name',columns='subject',values='score',aggfunc={'score':'max'})
# 增加一个新列:Total
df_pivot['Total'] = df_pivot.apply(lambda x:np.sum(x),axis = 1)
df_pivot

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方法二,必须是去重后的数据集,否则会出现计算错误。

# 使用去重数据集才可以
pd.pivot_table(df,index='name',values='score',aggfunc='sum')

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# 使用join方法把总分列加进去。
total = pd.pivot_table(df,index='name',values='score',aggfunc='sum')
pd.pivot_table(df,index='name',columns='subject',values='score').join(total)

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--需求方:算是算出来了,可是,这个score看着怪怪的,能不能改成“总分”呢?

--严小样儿:我改(卑微)!安排~

total1 = pd.pivot_table(df,index='name',values='score',aggfunc='sum').rename({'score':'总分'},axis=1)
pd.pivot_table(df,index='name',columns='subject',values='score').join(total1)

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行转列,就这样讲完了,大家赶快动手实践一下吧。那么,如何列转行呢?!

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Python数据分析之聚合与透视表

SQL如何实现行转列呢?!请戳:

有幸去华为面试数据分析岗,看到SQL后我拒绝了

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