pandas之数据重塑与透视

数据重塑与透视

 

•数据重塑

数据重塑表示转换一个表格或者向量的结构，使其适合于进一步的分析。

 

1、pivot:将长格式旋转为宽格式,多用于时间序列。

data.pivot(index=None, columns=None, values=None)

下面举个例子就一目了然了：

now=datetime.now().date()
date=[now-timedelta(days=i) for i in range(6)]*5#列表生成器生成今天到过去五天
group=["A"]*6+["B"]*6+["C"]*6+["D"]*6+["E"]*6
sells=np.random.randint(100,1000,size=(30))#生成100-1000之间的30个随机数
data=pd.DataFrame({"date":date,"group":group,"sells":sells})
data.sort_values(["group","date"])

  

dp=data.pivot(index="date",columns="group",values="sells")
2 dp

 

注意：使用pivot时不能有index和cloumns同时相等的

 

 

•Stack/Unstack

Stack/Unstack与pivot相比是需要在层次索引上操作，即stack将列变为索引（数据变长了），unstack将索引变为列（数据变宽了）。

 

 

ds=dp.stack()
ds

date        group
2020-07-30  A        572
            B        989
            C        641
            D        866
            E        191
2020-07-31  A        366
            B        146
            C        592
            D        872
            E        445
2020-08-01  A        886
            B        579
            .......

ds.index#可知把列变为索引了

MultiIndex([(2020-07-30, 'A'),
            (2020-07-30, 'B'),
            (2020-07-30, 'C'),
            (2020-07-30, 'D'),
            (2020-07-30, 'E'),
            (2020-07-31, 'A'),
            (2020-07-31, 'B'),
            (2020-07-31, 'C'),
            (2020-07-31, 'D'),

                      ..........

 

unstack将数据变宽

ds.unstack(1)#默认把最内层索引变为列

 

 

 

 

•melt

d1.melt(id_vars=None,value_vars=None,var_name=None,value_name='value', col_level=None,)

id_vars [元组，列表或ndarray，可选]：用作标识符变量的列。
value_vars [元组，列表或ndarray，可选]：要取消透视的列。如果未指定，则使用未设置为id_vars的所有列。
var_name [标量]：用于“变量”列的名称。如果为None，则使用frame.columns.name或“ variable”。
value_name [标量，默认为“值”]：用于“值”列的名称。
col_level [int或字符串，可选]：如果列是MultiIndex，则使用此级别进行融合。

melt()函数很有用，可以将DataFrame压缩为一种格式，其中一列或多列是标识符变量，而所有其他列(被视为测量变量)都不会旋转到行轴，仅留下两个非标识符列，变量和值。简而言之将宽表压缩为长表，可以看成pivot的逆运算。

d1=pd.DataFrame(np.random.randn(5,3),index=range(2,7),columns=["a","b","c"])
d1

 

d1.melt(id_vars=["a"],value_vars=["b","c"])

 

 

 

 

•透视表与交叉表

 

 

pivot_table

 

 

data.pivot_table(index="date",columns="group",values="sells",aggfunc=[np.mean,np.sum])

 

index也可以为多个

导入pandas和numpy库
import pandas as pd
import numpy as np
from pandas import Series,DataFrame 
test=pd.read_excel("/Users/yaozhilin/Downloads/exercise.xlsx",sep="t")
test.head(5)#显示前五行

 

 

pd.pivot_table(test,index=["所属区域","产品类别"],values=["数量","金额"],aggfunc=np.mean)

 

 

 

 

交叉表

cross-tabulation是一种用于计算分组频率的特殊透视表

pd.crosstab(test["所属区域"],test["产品类别"])

 

 

pd.crosstab([test["所属区域"],test["产品类别"]],test["数量"],margins=True)