Pivot 메서드를 사용하여 Long Pandas DataFrame을 와이드 형식으로 변환하는 방법은 무엇입니까?

Pandas 재구성: 긴 형식을 넓은 형식으로 변환

표 형식 데이터로 작업할 때 긴 형식에서 넓은 형식으로 형식을 변경해야 하는 경우가 많습니다. . Pandas는 용해 및 쌓기와 같은 기능을 제공하지만 복잡한 재구성 시나리오에는 충분하지 않을 수 있습니다.

제공된 컨텍스트에는 'Salesman', 'Height', 'product', 그리고 '가격'. 목표는 'product_1', 'price_1' 등 3개의 추가 열을 사용하여 넓은 형식으로 재구성하는 것입니다.

한 가지 접근 방식은 피벗 방법을 활용하는 것입니다. 가상 데이터세트가 포함된 다음 예를 고려해 보세요.

<code class="python">import pandas as pd

data = {
    'Salesman': ['Knut', 'Knut', 'Knut', 'Steve'],
    'Height': [6, 6, 6, 5],
    'product': ['bat', 'ball', 'wand', 'pen'],
    'price': [5, 1, 3, 2]
}

df = pd.DataFrame(data)</code>

이 긴 데이터세트를 넓은 형식으로 변경하려면 'Salesman' 열을 기준으로 피벗하고 'product' 열을 새 열 헤더로 설정하면 됩니다. 'price' 열은 해당 값이 됩니다.

<code class="python">df_wide = df.pivot(index='Salesman', columns='product', values='price')</code>

이렇게 하면 원하는 대로 넓은 형식의 데이터 프레임이 생성됩니다.

<code class="python">print(df_wide)

   bat  ball  wand  pen
0   5    1    3   NaN
1   NaN  NaN  NaN    2</code>

이 솔루션은 긴 데이터 프레임을 넓은 형식으로 변경하는 방법을 보여줍니다. Pandas에서 이러한 재구성 작업을 수행하기 위한 간단한 방법의 필요성을 해결하기 위해 피벗 방법을 사용하여 형식을 지정합니다.

위 내용은 Pivot 메서드를 사용하여 Long Pandas DataFrame을 와이드 형식으로 변환하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!