pandas中行列转换 pivot 和melt
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 | stocks = [ '000625.SZ' , '601225.SH' , '600115.SH' , '601318.SH' ] #,'601318.SH','600688.SH','600398.SH','000629.SZ' stocksprices = shareprices[shareprices[ 's_info_windcode' ].isin(stocks)] df = stocksprices.sort_values([ 's_info_windcode' , 'trade_dt' ],ascending = False ) df = df[[ 's_info_windcode' , 'trade_dt' , 's_dq_adjpreclose' ]] df1 = df.copy() df1.set_index([ 's_info_windcode' , 'trade_dt' ],inplace = True ) df2 = df1.unstack( 0 ) df3 = pd.DataFrame(df2[ 's_dq_adjpreclose' ]) <br><br>关键在于set_index后,unstack( 0 )<br><br>pivot和melt用法<br>如图想行转列的话,操作如下,列转行也一同,用melt反向操作即可<br><br><br><br><br><br> |
1、行转列 pivot操作
2、列转行 melt操作
既然无论如何时间都会过去,为什么不选择做些有意义的事情呢
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