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!