我有一个csv格式的表格,看起来像这样。我想转置该表,以便指示符名称列中的值是新列,
Indicator Country Year Value
1 Angola 2005 6
2 Angola 2005 13
3 Angola 2005 10
4 Angola 2005 11
5 Angola 2005 5
1 Angola 2006 3
2 Angola 2006 2
3 Angola 2006 7
4 Angola 2006 3
5 Angola 2006 6
我希望最终结果是这样的:
Country Year 1 2 3 4 5
Angola 2005 6 13 10 11 5
Angola 2006 3 2 7 3 6
我尝试过使用熊猫数据框架,但没有多大成功。
print(df.pivot(columns = 'Country', 'Year', 'Indicator', values = 'Value'))
你有没有想过如何做到这一点?
谢谢
这是一个猜测:它不是一个“.csv”文件,而是一个从“.csv”导入的数据帧。
要枢转此表,您需要在Pandas的“枢转”中使用三个参数。例如,如果df
是您的数据帧:
table = df.pivot(index='Country',columns='Year',values='Value')
print (table)
这将提供所需的输出。
您可以使用透视表:
pd.pivot_table(df, values = 'Value', index=['Country','Year'], columns = 'Indicator').reset_index()
这将产生:
Indicator Country Year 1 2 3 4 5
0 Angola 2005 6 13 10 11 5
1 Angola 2006 3 2 7 3 6
我的任务是突出显示熊猫数据框中的所有电子邮件副本。是否有一个函数用于此操作,或者有一种方法可以删除所有非重复项,从而为我留下一个很好的列表,列出数据集中的所有重复项? 该表由六列组成: 我想摆脱最后一列,因为最后一封邮件不是重复的。
问题内容: 我有一个数据框,我从其中删除了一些行。结果,我得到一个数据框架,其中的索引是这样的:我想将其重置为。我该怎么做? 以下似乎有效: 以下内容不起作用: 问题答案: 是您要寻找的。如果您不希望将其另存为列,请执行以下操作: 如果您不想重新分配:
我有一个数据框架,目前看起来是这样的, 数据框架1 我需要创建一个像这样的数据帧。 数据框架2 我需要从数据帧1列的值填充数据帧2的列。图片显示了示例。对此应该有什么算法和过程? 这是示例数据集
问题内容: 我有以下数据框: 我尝试过数据透视表 但出现以下错误: 数据透视表的任何替代选择吗? 问题答案: 您可以用来转置数据框。这将数据框切换为圆形,以便行变为列。 您也可以使用。
问题内容: 我有一个熊猫系列,目前看起来像这样: 我想从根本上将其重塑成一个看起来像这样的数据框… 即。逻辑构造,指出每个观察(行)属于哪个类别。 我能够编写基于循环的代码来解决该问题,但是鉴于我需要处理的行数众多,这将非常缓慢。 有谁知道针对这种问题的矢量化解决方案?我将不胜感激。 编辑:有509个类别,我确实有一个清单。 问题答案:
我用熊猫数据框来处理数据。现在我需要聚合数据,并想知道如何聚合数据。 我有: 我想用打印创建: