(pivot函数) 详解pandas.DataFrame.pivot()（创建透视表）函数使用方法 pandas.DataFrame.pivot函数：重塑数据布局创建透视表全网首发(图文详解1)

(pivot函数) 详解pandas.DataFrame.pivot()（创建透视表）函数使用方法

pandas.DataFrame.pivot()函数是Pandas库中的一个强大的功能，它允许你重塑数据的布局，将数据从长格式转换为宽格式，也常用来创建透视表。透视表是数据分析中一个非常重要的工具，它可以对数据集进行汇总以观察数据之间的关系。

这是pandas.DataFrame.pivot()函数的基本语法：

DataFrame.pivot(index=None, columns=None, values=None)

index 参数是用来作为结果DataFrame的行标签。
columns 参数是用来作为结果DataFrame的列标签。
values 参数是需要聚合的数据列。

下面是pandas.DataFrame.pivot()的使用流程和示例代码：

1. 导入Pandas库

首先，确保你已经安装了Pandas。如果没有安装，可以使用pip进行安装：

pip install pandas

2. 导入数据

接着，我们可以从CSV文件、数据库或其他数据源导入数据或者直接在代码中创建DataFrame。

import pandas as pd

# 示例数据
data = {
    'Date': ['2024-05-09', '2024-05-10', '2024-05-09', '2024-05-10', '2024-05-11'],
    'City': ['New York', 'New York', 'Beijing', 'Beijing', 'New York'],
    'Temperature': [65, 66, 75, 76, 67],
    'Humidity': [56, 58, 57, 55, 60]
}

df = pd.DataFrame(data)

3. 使用`pivot()`函数创建透视表

现在，我们希望按日期和城市创建一个透视表，以查看每个城市每天的平均温度。

# 使用pivot函数创建透视表
pivot_df = df.pivot(index='Date', columns='City', values='Temperature')
print(pivot_df)

当你运行这段代码时，它会打印出一个新的DataFrame，行标签为日期，列标签为城市，单元格中的值为对应日期和城市的温度。

4. 处理重复项

注意，如果你的数据中有重复的index/columns对，则pivot()会抛出一个ValueError异常。在这种情况下，你可能需要使用pivot_table()函数，它会对这些值进行聚合。

pivot_table_df = df.pivot_table(index='Date', columns='City', values='Temperature', aggfunc='mean')
print(pivot_table_df)

pivot_table()函数中的aggfunc参数用于指定聚合函数（默认为'mean'）。

希望上述步骤和代码示例对你有所帮助。创建透视表是数据分析中一个很常见的任务，掌握如何使用pivot()和pivot_table()函数能够让你更加有效地对数据进行分析。
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