이 글의 내용은 pandas.DataFrame에서 피벗()을 사용하여 행 변환(코드)을 구현하는 방법에 대한 내용입니다. 특정 참고 값이 있으므로 도움이 될 수 있기를 바랍니다. .
예:
다음 테이블은 행과 열로 변환되어야 합니다.
코드는 다음과 같습니다.
# -*- coding:utf-8 -*- import pandas as pd import MySQLdb from warnings import filterwarnings # 由于create table if not exists总会抛出warning,因此使用filterwarnings消除 filterwarnings('ignore', category = MySQLdb.Warning) from sqlalchemy import create_engine import sys if sys.version_info.major<3: reload(sys) sys.setdefaultencoding("utf-8") # 此脚本适用于python2和python3 host,port,user,passwd,db,charset="192.168.1.193",3306,"leo","mysql","test","utf8" def get_df(): global host,port,user,passwd,db,charset conn_config={"host":host, "port":port, "user":user, "passwd":passwd, "db":db,"charset":charset} conn = MySQLdb.connect(**conn_config) result_df=pd.read_sql('select UserName,Subject,Score from TEST',conn) return result_df def pivot(result_df): df_pivoted_init=result_df.pivot('UserName','Subject','Score') df_pivoted = df_pivoted_init.reset_index() # 将行索引也作为DataFrame值的一部分,以方便存储数据库 return df_pivoted_init,df_pivoted # 返回的两个DataFrame,一个是以姓名作index的,一个是以数字序列作index,前者用于unpivot,后者用于save_to_mysql def unpivot(df_pivoted_init): # unpivot需要进行df_pivoted_init二维表格的行、列索引遍历,需要拼SQL因此不能使用save_to_mysql存数据,这里使用SQL和MySQLdb接口存 insert_sql="insert into test_unpivot(UserName,Subject,Score) values " # 处理值为NaN的情况 df_pivoted_init=df_pivoted_init.add(0,fill_value=0) for col in df_pivoted_init.columns: for index in df_pivoted_init.index: value=df_pivoted_init.at[index,col] if value!=0: insert_sql=insert_sql+"('%s','%s',%s)" %(index,col,value)+',' insert_sql = insert_sql.strip(',') global host, port, user, passwd, db, charset conn_config = {"host": host, "port": port, "user": user, "passwd": passwd, "db": db, "charset": charset} conn = MySQLdb.connect(**conn_config) cur=conn.cursor() cur.execute("create table if not exists test_unpivot like TEST") cur.execute(insert_sql) conn.commit() conn.close() def save_to_mysql(df_pivoted,tablename): global host, port, user, passwd, db, charset """ 只有使用sqllite时才能指定con=connection实例,其他数据库需要使用sqlalchemy生成engine,engine的定义可以添加?来设置字符集和其他属性 """ conn="mysql://%s:%s@%s:%d/%s?charset=%s" %(user,passwd,host,port,db,charset) mysql_engine = create_engine(conn) df_pivoted.to_sql(name=tablename, con=mysql_engine, if_exists='replace', index=False) # 从TEST表读取源数据至DataFrame结构 result_df=get_df() # 将源数据行转列为二维表格形式 df_pivoted_init,df_pivoted=pivot(result_df) # 将二维表格形式的数据存到新表test中 save_to_mysql(df_pivoted,'test') # 将被行转列的数据unpivot,存入test_unpivot表中 unpivot(df_pivoted_init)
결과는 다음과 같습니다 :
Pandas DataFrame 클래스와 함께 제공되는 피벗 메서드 정보:
DataFrame.pivot(index=None, columns=None, value=None):
재형성된 DataFrame 반환 주어진 인덱스/열 값으로 구성됩니다.
피벗 후의 결과는 행, 열 및 해당 값만 필요한 2차원 테이블이어야 하기 때문에 여기에는 매개변수가 3개뿐입니다. 차원 테이블에서 is_pass 열은 피벗 해제 후에 확실히 손실되므로 처음에는 이 열을 확인하지 않았습니다.
위 내용은 행을 열로 변환하기 위해 pandas.DataFrame에서 피봇()을 구현하는 방법(코드)의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

PythonArraysSupportVariousOperations : 1) SlicingExtractsSubsets, 2) 추가/확장 어드먼트, 3) 삽입 값 삽입 ATSpecificPositions, 4) retingdeletesElements, 5) 분류/ReversingChangesOrder 및 6) ListsompectionScreateNewListSbasedOnsistin

NumpyArraysareSentialplosplicationSefficationSefficientNumericalcomputationsanddatamanipulation. Theyarcrucialindatascience, MachineLearning, Physics, Engineering 및 Financeduetotheiribility에 대한 handlarge-scaledataefficivally. forexample, Infinancialanyaly

UseanArray.ArrayOveralistInpyThonWhendealingwithhomogeneousData, Performance-CriticalCode, OrinterFacingwithCcode.1) HomogeneousData : ArraysSaveMemorywithtypepletement.2) Performance-CriticalCode : arraysofferbetterporcomanceFornumericalOperations.3) Interf

아니요, NOTALLLISTOPERATIONARESUPPORTEDBYARRARES, andVICEVERSA.1) ArraySDONOTSUPPORTDYNAMICOPERATIONSLIKEPENDORINSERTWITHUTRESIGING, WHITHIMPACTSPERFORMANCE.2) ListSDONOTEECONSTANTTIMECOMPLEXITEFORDITITICCESSLIKEARRAYSDO.

ToaccesselementsInapyThonlist, 사용 인덱싱, 부정적인 인덱싱, 슬라이스, 오리 화.

Arraysinpython, 특히 비밀 복구를위한 ArecrucialInscientificcomputing.1) theaRearedFornumericalOperations, DataAnalysis 및 MachinELearning.2) Numpy'SimplementationIncensuressuressurations thanpythonlists.3) arraysenablequick

Pyenv, Venv 및 Anaconda를 사용하여 다양한 Python 버전을 관리 할 수 있습니다. 1) PYENV를 사용하여 여러 Python 버전을 관리합니다. Pyenv를 설치하고 글로벌 및 로컬 버전을 설정하십시오. 2) VENV를 사용하여 프로젝트 종속성을 분리하기 위해 가상 환경을 만듭니다. 3) Anaconda를 사용하여 데이터 과학 프로젝트에서 Python 버전을 관리하십시오. 4) 시스템 수준의 작업을 위해 시스템 파이썬을 유지하십시오. 이러한 도구와 전략을 통해 다양한 버전의 Python을 효과적으로 관리하여 프로젝트의 원활한 실행을 보장 할 수 있습니다.

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