Pandas使用stack和pivot實現(xiàn)數(shù)據透視的方法
前言
筆者最近正在學習Pandas數(shù)據分析，將自己的學習筆記做成一套系列文章。本節(jié)主要記錄Pandas中使用stack和pivot實現(xiàn)數(shù)據透視。
一、經過統(tǒng)計得到多維度指標數(shù)據
非常場景的統(tǒng)計場景，指定多個維度，計算聚合后的指標
實例：統(tǒng)計得到“電影評分數(shù)據集”，每個月份的每個分數(shù)被評分多少次:(月份、分數(shù)1-5、次數(shù))
import pandas as pd
import numpy as np
%matplotlib inline
df=pd.read_csv(
"./datas/ml-1m/ratings.dat",
sep="::",
engine='python',
names='UserID::MovieID::Rating::Timestamp'.split("::"),
header=None
)
df.head()
#將時間戳轉換為具體的時間
df['padate']=pd.to_datetime(df["Timestamp"],unit='s')
df.head()
df.dtypes
#實現(xiàn)數(shù)據統(tǒng)計
# 對于這樣格式的數(shù)據，我想查看按月份，不同評分的次數(shù)趨勢，是沒有辦法進行實現(xiàn)的，需要將數(shù)據轉換為每個評分是一列才可以實現(xiàn)。
df_group=df.groupby([df["padate"].dt.month,"Rating"])["UserID"].agg(pv=np.sum)
df_group.head(20)
二、使用unstack實現(xiàn)數(shù)據的二維透視
目的： 想要畫圖對比按照月份的不同評分的數(shù)量趨勢
df_stack=df_group.unstack() df_stack df_stack.plot() #unstack和stack是互逆的操作 df_stack.stack().head(20)
三、使用pivot簡化透視
pivot方法相當于對df使用set_index創(chuàng)建分層索引，然后調用unstack
df_group.head(20)
df_reset=df_group.reset_index()
df_reset.head()
df_pivot=df_reset.pivot("padate","Rating","pv")
df_pivot.head()
df_pivot.plot()
四、stack、unstack、pivot的語法
1.stack
stack:DataFrame.stack(level=-1,dropna=True),將column變成index，類似把橫放的書籍變成豎放
level=-1代表多層索引的最內層，可以通過==0,1,2指定多層索引的對應層
2.unstack
unstack:DataFrame.unstack(level=-1,fill_value=None)，將index變成column，類似把豎放的書變成橫放
3.pivot
pivot:DataFrame.pivot(index=None,columns=None,values=None)，指定index,columns,values實現(xiàn)二維透視
總結
到此這篇關于Pandas使用stack和pivot實現(xiàn)數(shù)據透視的方法的文章就介紹到這了,更多相關Pandas stack和pivot數(shù)據透視內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！
相關文章
這篇文章主要為大家介紹了Python采集二手車數(shù)據實現(xiàn)的超詳細講解，有需要的朋友可以借鑒參考下，希望能夠有所幫助，祝大家多多進步，早日升職加薪2023-04-04
Django1.7+python 2.78+pycharm配置mysql數(shù)據庫
這篇文章主要介紹了Django1.7+python 2.78+pycharm配置mysql數(shù)據庫的相關資料,需要的朋友可以參考下2016-10-10
Python一直報錯SyntaxError:invalid?syntax的解決辦法
SyntaxError: invalid syntax 這個報錯經常遇見,但是總感覺自己的代碼沒有問題,根據報錯提示的行也找不到錯誤,這些情況以及解決方法都有哪些呢?這篇文章主要給大家介紹了關于Python一直報錯SyntaxError:invalid?syntax的解決辦法,需要的朋友可以參考下2022-09-09
Python 中的判斷語句,循環(huán)語句,函數(shù)
這篇文章主要介紹了Python 中的判斷語句,循環(huán)語句,函數(shù)，文章圍繞主題展開詳細的內容介紹，具有一定的參考價值，需要的小伙伴可以參考一下2022-08-08
Python數(shù)據類型之Number數(shù)字操作實例詳解
這篇文章主要介紹了Python數(shù)據類型之Number數(shù)字操作,結合實例形式詳細分析了Python數(shù)字類型的概念、功能、分類及常用數(shù)學函數(shù)相關使用技巧,需要的朋友可以參考下2019-05-05
這篇文章主要介紹了Python 調用C++封裝的進一步探索交流，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧2021-03-03
孤立森林（isolation?Forest）是一種高效的異常檢測算法，它和隨機森林類似，但每次選擇劃分屬性和劃分點（值）時都是隨機的，而不是根據信息增益或基尼指數(shù)來選擇。本文將用Python實現(xiàn)這一算法，需要的可以參考一下2022-03-03
二種python發(fā)送郵件實例講解(python發(fā)郵件附件可以使用email模塊實現(xiàn))
這篇文章主要介紹了使用Python email模塊、smtplib庫發(fā)送郵件的實例，大家參考使用2013-12-12
python庫TextDistance量化文本之間的相似度算法探究
這篇文章主要為大家介紹了python庫TextDistance量化文本之間的相似度算法探究,有需要的朋友可以借鑒參考下,希望能夠有所幫助,祝大家多多進步,早日升職加薪2024-01-01
Python的爬蟲包Beautiful Soup中用正則表達式來搜索
這篇文章主要介紹了Python的爬蟲包Beautiful Soup中用正則表達式來搜索的技巧,包括使用正則表達式去搜索多種可能的關鍵字以及查找屬性值未知的標簽等,需要的朋友可以參考下2016-01-01