詳解如何利用pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)行轉(zhuǎn)列和列轉(zhuǎn)行

更新時間：2024年04月01日 16:57:47 作者：懸崖上的金魚

這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了如何利用pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)行轉(zhuǎn)列和列轉(zhuǎn)行，文中的示例代碼講解詳細(xì)，感興趣的小伙伴可以跟隨小編一起學(xué)習(xí)一下

一、數(shù)據(jù)列轉(zhuǎn)行

import pandas as pd  # 導(dǎo)入 pandas 庫

def pivot_excel_data(input_file, output_file):
    """
    將 Excel 文件中的數(shù)據(jù)行轉(zhuǎn)換為列，并保存為新的 Excel 文件
    
    Parameters:
        input_file (str): 輸入的 Excel 文件路徑
        output_file (str): 輸出的 Excel 文件路徑
        
    Returns:
        None
    """
    # 讀取 Excel 數(shù)據(jù)
    df = pd.read_excel(input_file, sheet_name='Sheet1')
    
    # 使用 pivot_table() 函數(shù)將數(shù)據(jù)行轉(zhuǎn)換為列
    df_pivot = df.pivot_table(index='店鋪', columns='新費用類型', values='金額').reset_index()
    
    # 將處理后的數(shù)據(jù)保存到新的 Excel 文件
    df_pivot.to_excel(output_file, index=False)

# 調(diào)用函數(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理
input_file = 'C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\新數(shù)據(jù)_處理后.xlsx'
output_file = 'converted_data.xlsx'
pivot_excel_data(input_file, output_file)

二、數(shù)據(jù)行轉(zhuǎn)列

import pandas as pd  # 導(dǎo)入 pandas 庫

def melt_excel_data(input_file, output_file):
    """
    將 Excel 文件中的數(shù)據(jù)列轉(zhuǎn)換為行，并保存為新的 Excel 文件
    
    Parameters:
        input_file (str): 輸入的 Excel 文件路徑
        output_file (str): 輸出的 Excel 文件路徑
        
    Returns:
        None
    """
    # 讀取 Excel 數(shù)據(jù)
    df = pd.read_excel(input_file, sheet_name='Sheet1')
    
    # 使用 melt() 函數(shù)將數(shù)據(jù)列轉(zhuǎn)換為行
    df_melted = df.melt(id_vars=['店鋪'], var_name='費用類型', value_name='金額')
    
    # 將處理后的數(shù)據(jù)保存到新的 Excel 文件
    df_melted.to_excel(output_file, index=False)

# 調(diào)用函數(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理
input_file = 'C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\converted_data.xlsx'
output_file = 'converted_data2.xlsx'
melt_excel_data(input_file, output_file)

到此這篇關(guān)于詳解如何利用pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)行轉(zhuǎn)列和列轉(zhuǎn)行的文章就介紹到這了,更多相關(guān)pandas行列互轉(zhuǎn)內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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