【Python基础】Pandas三种实现数据透视表的方法

前言

主要想做的事情用大白话来讲就是：一个dataframe里面对于两个列做分组，最后算一个value对应于这两个列的分组来算值的矩阵，这个矩阵的行为其中一个列，列也为其中一个列。

新建一个df

importpandasaspdimportnumpyasnpv=[1,2,3,3,3]a=pd.DataFrame({'v':v})d=[2,4,4,5,4]a['d']=dc=['c','h','d','e','c']a['c']=c

df用两列进行分组grouby

a.groupby(['v','d'])['c'].count()

我的要干的事情 就是把这个v当作列index，d当作行columns，之后把对应的分组的’c‘.count()放到对应的索引loc处，不存在的值用0填补。

最后得到一个以v为index， d为column的df，也可以搞成对应的矩阵matrix

第一种方法：pd.crosstab

cpd=pd.crosstab(a['v'],a['d'],a['c'],aggfunc='count')cpd

查看index和columns

我们再来一步就可以得到我们想要的了，把nan填充一下。

cpd=cpd.fillna(0)cpd

转换为array和list的方法

cpd_arr1=np.array(cpd)cpd_arr2=np.array(cpd.values.tolist())cpd_arr3=cpd.as_matrix()cpd_list=cpd.values.tolist()

整体流程

cpd=pd.crosstab(a['v'],a['d'],a['c'],aggfunc='count')cpd=cpd.fillna(0)cpd_arr=np.array(cpd)cpd_arr

总结一句话

np.array(pd.crosstab(a['v'],a['d'],a['c'],aggfunc='count').fillna(0))

第二种方法：pivot()

groupby的as_index=False

a.groupby(['v','d'],as_index=False)['c'].count()

把操作的三列的值恢复到df上，每一个列还是对应的列。

pivot

a.groupby(['v','d'],as_index=False)['c'].count().pivot('v','d','c')

对应关系如下：

整体流程

ppd=a.groupby(['v','d'],as_index=False)['c'].count().pivot('v','d','c')ppd=ppd.fillna(0)ppd_arr=np.array(ppd)ppd_arr

总结一句话

np.array(a.groupby(['v','d'],as_index=False)['c'].count().pivot('v','d','c').fillna(0))

第三种方法：pivot_table

pivoted_df=pd.pivot_table(a[['v','d','c']],values='c',index=['v'],columns=['d'],aggfunc='count')pivoted_df

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