Pandas で DataFrame をピボットする

Fariba Laiq 2024年2月15日

Pandas Pandas DataFrame

この短い記事では、Pandas で DataFrame をピボットする方法について説明します。

`pivot()` 関数を使用して Pandas で DataFrame をピボットする

特定の DataFrame は、指定されたインデックスと列の値を使用して pivot() メソッドを使用して再形成できます。 pivot() 関数はデータ集計をサポートしていません。複数の値は、列に MultiIndex を生成します。

列を使用して、新しいフレームのインデックスを作成しました。ピボット関数は、指定されたテーブルから新しい派生テーブルを生成します。 None の場合、既存のインデックスが使用されます。

ピボットが受け入れる 3つの引数は、index、columns、および values です。各パラメータの値として、元のテーブルの列名を指定する必要があります。

pivot() 関数は、行と列のインデックスとして指定されたパラメーターの一意の値を持つ新しいテーブルを生成します。新しいテーブルのセル値は、値パラメーターとして指定された列から取得されます。

コード例:

from collections import OrderedDict
from pandas import DataFrame
import pandas as pd
import numpy as np

table = OrderedDict(
    (
        ("ID", ["ID1", "ID2", "ID3", "ID4"]),
        ("Std", ["Harry", "Ron", "Daniel", "Kelvin"]),
        ("Subject", ["Maths", "English", "Maths", "English"]),
        ("Marks", ["70", "50", "70", "50"]),
    )
)
d = DataFrame(table)
display(d)

出力：

データフレームを作成

以下の例は、新しいテーブルに移動された元のテーブルの各行のサブジェクト値を示しています。ここで、その行と列は元の行の ID と Std に対応しています。 NaN 値は、既存のエントリと一致しない新しいテーブルのセルに配置されます。

コード例:

from collections import OrderedDict
from pandas import DataFrame
import pandas as pd
import numpy as np

table = OrderedDict(
    (
        ("ID", ["ID1", "ID1", "ID2", "ID2"]),
        ("Std", ["Harry", "Ron", "Daniel", "Kelvin"]),
        ("Subject", ["Maths", "English", "Maths", "English"]),
        ("Marks", ["70", "50", "70", "50"]),
    )
)
d = DataFrame(table)
display(d)
print("Pivoted table : ")
p = d.pivot(index="ID", columns="Std", values="Subject")
display(p)

出力：

データフレームをピボット

著者： Fariba Laiq

I am Fariba Laiq from Pakistan. An android app developer, technical content writer, and coding instructor. Writing has always been one of my passions. I love to learn, implement and convey my knowledge to others.

pivot() 関数を使用して Pandas で DataFrame をピボットする

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