Pandas数据处理

通用方法 pandas.melt => 选择一个列 变量为列索引 值为列数据

df
 A B C 0 a 1 2 1 b 3 4 2 c 5 6

pd.melt(df, id_vars=['A'], value_vars=['B'], var_name='myVarname', value_name='myValname')  A myVarname myValname 0 a B 1 1 b B 3 2 c B 5

pandas.pivot =>生成一个交叉表 取一个列作为行 一个列作为新的列 取一个列作为交叉的值（不允许交叉重复的情况）

    foo   bar  baz  zoo
0 one A 1 x 1 one B 2 y 2 one C 3 z 3 two A 4 q 4 two B 5 w 5 two C 6 t

df.pivot(index='foo', columns='bar', values='baz')

    bar  A   B   C
foo
 one 1 2 3 two 4 5 6

pandas.pivot_table=>对重复交叉进行 一个函数计算

                  df  A B C D E 0 foo one small 1 2 1 foo one large 2 4 2 foo one large 2 5 3 foo two small 3 5 4 foo two small 3 6 5 bar one large 4 6 6 bar one small 5 8 7 bar two small 6 9 8 bar two large 7 9

table = pd.pivot_table(df, values='D', index=['A', 'B'], columns=['C'], aggfunc=np.sum)

　　 C     large  small
A B bar one 4.0 5.0 bar two 7.0 6.0 foo one 4.0 1.0 foo two NaN 6.0

pandas.merge =>合并两个df

标签： #table #vars