本文介绍了python pandas中融化的对面的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！
问题描述
我不知道如何在 python 中使用 Pandas 进行反向融化".这是我的起始数据
I cannot figure out how to do "reverse melt" using Pandas in python. This is my starting data
import pandas as pd
from StringIO import StringIO
origin = pd.read_table(StringIO('''label type value
x a 1
x b 2
x c 3
y a 4
y b 5
y c 6
z a 7
z b 8
z c 9'''))
origin
Out[5]:
label type value
0 x a 1
1 x b 2
2 x c 3
3 y a 4
4 y b 5
5 y c 6
6 z a 7
7 z b 8
8 z c 9
这是我想要的输出:
label a b c
x 1 2 3
y 4 5 6
z 7 8 9
我确信有一种简单的方法可以做到这一点，但我不知道如何.
I'm sure there is an easy way to do this, but I don't know how.
推荐答案
有几种方法;
使用 .pivot:
there are a few ways;
using .pivot:
>>> origin.pivot(index='label', columns='type')['value']
type a b c
label
x 1 2 3
y 4 5 6
z 7 8 9
[3 rows x 3 columns]
使用 pivot_table:
>>> origin.pivot_table(values='value', index='label', columns='type')
value
type a b c
label
x 1 2 3
y 4 5 6
z 7 8 9
[3 rows x 3 columns]
或.groupby 后跟 .unstack:
>>> origin.groupby(['label', 'type'])['value'].aggregate('mean').unstack()
type a b c
label
x 1 2 3
y 4 5 6
z 7 8 9
[3 rows x 3 columns]
这篇关于python pandas中融化的对面的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持编程学习网！
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