python - 如何使用Pandas df在Python中水平旋转csv中的表格？

我有这种格式的数据-

年月HPI Div State_fips
1-1993 105.45 7 5
2-1993 105.58 7 5
3-1993 106.23 7 5
4-1993 106.63 7 5

所需的数据透视表为：

Stafips 1-1993 2-1993 3-1993 4-1993
5 105.45 105.58 106.23 106.63

（对熊猫来说还很新）

最佳答案

使用unstack或pivot：

df1 = df.set_index(['State_fips', 'MonthYear'])['HPI'].unstack()
MonthYear   1-1993  2-1993  3-1993  4-1993
State_fips
5           105.45  105.58  106.23  106.63

df1 = df.pivot(index='State_fips', columns='MonthYear', values='HPI')
MonthYear   1-1993  2-1993  3-1993  4-1993
State_fips
5           105.45  105.58  106.23  106.63

但是，如果重复，则需要使用groupby或pivot_table进行汇总，可以将mean更改为sum，median，...：

print (df)
  MonthYear     HPI  Div  State_fips
0    1-1993  105.45    7           5
1    2-1993  105.58    7           5
2    3-1993  106.23    7           5
3    4-1993  100.00    7           5 <-duplicates same 4-1993, 5
4    4-1993  200.00    7           5 <-duplicates same 4-1993, 5

df1 = df.pivot_table(index='State_fips', columns='MonthYear', values='HPI', aggfunc='mean')
MonthYear   1-1993  2-1993  3-1993  4-1993
State_fips
5           105.45  105.58  106.23   150.0 <- (100+200/2) = 150

df1 = df.groupby(['State_fips', 'MonthYear'])['HPI'].mean().unstack()
MonthYear   1-1993  2-1993  3-1993  4-1993
State_fips
5           105.45  105.58  106.23   150.0 <- (100+200/2) = 150

最后，如果需要从索引创建列并删除列名称：

df1 = df1.reset_index().rename_axis(None, axis=1)
print (df1)
   State_fips  1-1993  2-1993  3-1993  4-1993
0           5  105.45  105.58  106.23   150.0

关于python - 如何使用Pandas df在Python中水平旋转csv中的表格？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/42993439/