python中pivot()函數(shù)基礎(chǔ)知識(shí)點(diǎn)
不同于以往為大家介紹的函數(shù)使用，我們利用pivot函數(shù)可以實(shí)現(xiàn)的方式，就是用來重塑數(shù)據(jù)使用的，在python的使用上并不常見，但是如果需要利用這種功能，基本上能夠被我們選擇調(diào)用的函數(shù)，pivot函數(shù)一定是榜上有名，下面我們就圍繞著該函數(shù)，給大家做詳細(xì)的內(nèi)容講解，一起來看下吧。
函數(shù)語法：
pivot()
參數(shù)：
Index、columns需要注意的是前者是可選參數(shù)，后者是必選參數(shù)。
使用實(shí)例：
import pandas as pd
df=pd.read_csv("user_label_part1.csv",sep=',',encoding='gbk')
注意點(diǎn)：
數(shù)據(jù)分析的時(shí)候要記得將pivot結(jié)果reset_index()
函數(shù)使用：
df.head(10)
temp=df.pivot(index='user_log_acct',columns='item_third_cate_cd',values='label')
temp.to_csv("res.csv",sep=',',encoding='gbk')
df.head(3)
Python的pivot函數(shù)結(jié)構(gòu)講解
pivot(index=None, columns=None, values=None)
index: 可選參數(shù)。設(shè)置新dataframe的行索引，如果未指明，就用當(dāng)前已存在的行索引。
columns：必選參數(shù)。用來設(shè)置作為新dataframe的列索引。
values：可選參數(shù)。在原dataframe中選中某一列/幾列的值，使其在新dataframe的列里顯示。如果不指定，則默認(rèn)將原dataframe中所有的列都顯示，這里需要注意：為了將所有的值都顯示出來，就會(huì)出現(xiàn)多層行索引的情況。
以上就是python中pivot()函數(shù)基礎(chǔ)知識(shí)點(diǎn)的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于python中pivot()函數(shù)是什么的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！
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