Python 如何在 Pandas 中透视数据框？
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How to pivot a dataframe in Pandas?
提问by bjurstrs
I have a table in csv format that looks like this. I would like to transpose the table so that the values in the indicator name column are the new columns,
我有一个 csv 格式的表格，看起来像这样。我想转置表格，以便指标名称列中的值是新列，
Indicator Country Year Value
1 Angola 2005 6
2 Angola 2005 13
3 Angola 2005 10
4 Angola 2005 11
5 Angola 2005 5
1 Angola 2006 3
2 Angola 2006 2
3 Angola 2006 7
4 Angola 2006 3
5 Angola 2006 6
I would like the end result to like like this:
我希望最终结果像这样：
Country Year 1 2 3 4 5
Angola 2005 6 13 10 11 5
Angola 2006 3 2 7 3 6
I have tried using a pandas data frame with not much success.
我曾尝试使用 Pandas 数据框，但收效甚微。
print(df.pivot(columns = 'Country', 'Year', 'Indicator', values = 'Value'))
Any thoughts on how to accomplish this?
关于如何实现这一点的任何想法？
Thanks
谢谢
采纳答案by JAB
You can use pivot_table:
您可以使用pivot_table：
pd.pivot_table(df, values = 'Value', index=['Country','Year'], columns = 'Indicator').reset_index()
this outputs:
这输出：
Indicator Country Year 1 2 3 4 5
0 Angola 2005 6 13 10 11 5
1 Angola 2006 3 2 7 3 6
回答by Jason Sprong
This is a guess: it's not a ".csv" file, but a Pandas DataFrame imported from a '.csv'.
这是一个猜测：它不是“.csv”文件，而是从“.csv”导入的 Pandas DataFrame。
To pivot this table you want three arguments in your Pandas "pivot". e.g., if
dfis your dataframe:
要旋转此表，您需要在 Pandas“枢轴”中使用三个参数。例如，如果
df是您的数据框：
table = df.pivot(index='Country',columns='Year',values='Value')
print (table)
This should shouldgive the desired output.
这应该应该得到所需要的输出。
