09-05 08:25 阅读 125

Pandas使用stack和pivot实现数据透视的方法

笔者最近正在学习Pandas数据分析，将自己的学习笔记做成一套系列文章。本节主要记录Pandas中使用stack和pivot实现数据透视。感兴趣的小伙伴们可以参考一下

前言

笔者最近正在学习Pandas数据分析，将自己的学习笔记做成一套系列文章。本节主要记录Pandas中使用stack和pivot实现数据透视。

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非常场景的统计场景，指定多个维度，计算聚合后的指标
实例：统计得到“电影评分数据集”，每个月份的每个分数被评分多少次:(月份、分数1-5、次数)

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()

#将时间戳转换为具体的时间

df['padate']=pd.to_datetime(df["Timestamp"],unit='s')

df.head()

df.dtypes

#实现数据统计 

# 对于这样格式的数据，我想查看按月份，不同评分的次数趋势，是没有办法进行实现的，需要将数据转换为每个评分是一列才可以实现。

df_group=df.groupby([df["padate"].dt.month,"Rating"])["UserID"].agg(pv=np.sum) 

df_group.head(20)

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目的：想要画图对比按照月份的不同评分的数量趋势

1

2

3

4

5

6

7

df_stack=df_group.unstack()

df_stack

df_stack.plot()

#unstack和stack是互逆的操作

df_stack.stack().head(20)

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pivot方法相当于对df使用set_index创建分层索引，然后调用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()

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stack:DataFrame.stack(level=-1,dropna=True),将column变成index，类似把横放的书籍变成竖放
level=-1代表多层索引的最内层，可以通过==0,1,2指定多层索引的对应层

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unstack:DataFrame.unstack(level=-1,fill_value=None)，将index变成column，类似把竖放的书变成横放

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pivot:DataFrame.pivot(index=None,columns=None,values=None)，指定index,columns,values实现二维透视

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到此这篇关于Pandas使用stack和pivot实现数据透视的方法的文章就介绍到这了