一文搞懂Pandas数据透视的4个函数的使用
作者：Python丁小杰
大家好，我是丁小杰！
今天和大家分享Pandas中四种有关数据透视的通用函数，在数据处理中遇到这类需求时，能够很好地应对。
pandas.melt()
melt函数的主要作用是将DataFrame从宽格式转换成长格式。
“pandas.melt(frame,id_vars=None, value_vars=None, var_name=None, value_name='value', col_level=None, ignore_index=True)
”
参数含义
id_vars：tuple, list, or ndarray，可选，作为标识符变量的列value_vars：tuple, list, or ndarray, 可选，透视列，如果未指定，则使用未设置为id_vars的所有列。var_name：scalar，默认为None，使用variable作为列名value_name：标量, default ‘value’，value列的名称col_level：int or str, 可选，如果列是多层索引，melt将应用于指定级别ignore_index：bool, 默认为True，相当于从0开始重新排序。如果为False，则保留原来的索引，索引标签将出现重复。
看个例子先：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
{'地区': ['A', 'B', 'C'],
'2020': [80, 60, 40],
'2021': [800, 600, 400],
'2022': [8000, 6000, 4000]})
pd.melt(df, id_vars=['地区'], value_vars=['2020', '2021', '2022'])
设置var_name与value_name。
df = pd.melt(df, id_vars=['地区'], value_vars=['2020', '2021', '2022'], var_name='年份', value_name='销售额')
pandas.pivot()
pivot函数主要用于通过索引及列值对DataFrame重构。
“pandas.pivot(data, index=None, columns=None, values=None)
”
参数含义
data：DataFrame对象index：可选，用于新DataFrame的索引columns：用于创建新DataFrame的列values：可选，用于填充新DataFrame的值
用上面的结果举个例子：
df.pivot(index='年份', columns='地区', values='销售额')
也可以写成以下格式。
df.pivot(index='年份', columns='地区')['销售额']
添加一个销量列，同时统计两个values，这样会使columns变成多层索引。
df['销量'] = df['销售额']/10 df.pivot(index='年份', columns='地区', values=['销售额', '销量'])
添加一个月份列，指定两个index。
df['月份'] = [f'{m}月' for m in range(1, 4)]*3
df.pivot(index=['年份', '月份'],
columns='地区',
values='销售额')
使用pivot时需要注意，当index，columns出现重复时，会导致ValueError。
df = pd.DataFrame(
{'地区': ['A', 'A', 'B', 'C'],
'年份': ['2020', '2020', '2021', '2022'],
'销售额': [800, 600, 400, 200]})
df.pivot(index='地区', columns='年份', values='销售额') # ValueError
pandas.pivot_table()
这个函数之前已经单独讲过了，详见Pandas玩转数据透视表，相比于pivot，pivot_table的灵活性更强。
pandas.crosstab()
crosstab函数计算两个(或多个)数组的简单交叉表。默认情况下计算元素的频率表。
“pandas.crosstab(index, columns, values=None, rownames=None, colnames=None, aggfunc=None, margins=False, margins_name='All', dropna=True, normalize=False)
”
看下例子：
这里默认计算频率。
import numpy as np array_A = np.array(["one", "two", "two", "three", "three", "three"], dtype=object) array_B = np.array(["Python", "Python", "Python", "C", "C", "C"], dtype=object) array_C = np.array(["Y", "Y", "Y", "N", "N", "N"]) pd.crosstab(array_A, [array_B, array_C], rownames=['array_A'], colnames=['array_B', 'array_C'])
新建一个values列，计算总和。
array_D = np.array([1, 4, 9, 16, 25, 36]) pd.crosstab(index=array_A, columns=[array_B, array_C], rownames=['array_A'], colnames=['array_B', 'array_C'], values=array_D, aggfunc='sum')
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