如何在Pandas中对数据框进行透视？

Question

我有一个以csv格式呈现的表格，它看起来像这样。 我想转置表格，使得指标名称列中的值成为新的列。

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

我希望最终的结果看起来像这样：

Country    Year     1     2     3     4     5
Angola     2005     6     13    10    11    5
Angola     2006     3     2     7     3     6

我尝试使用pandas数据框架，但效果不佳。

print(df.pivot(columns = 'Country', 'Year', 'Indicator', values = 'Value'))

你有关于如何完成这个任务的想法吗？

- bjurstrs

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@alfasin 他可能正在展示表格数据给我们看。不过我猜测如果他正在使用pandas dataframe，那么他一定已经将其解析为表格了。 - Adam Smith

你的数据框目前是什么样子？当你调用pivot时，它会做什么，你称之为“没有太大的成功”？ - Adam Smith

我在这个Q&A中提供了几个详细的示例和替代方法，你或其他人可能会发现有帮助。 - piRSquared

Answer 1

你可以使用 pivot_table：

pd.pivot_table(df, values = 'Value', index=['Country','Year'], columns = 'Indicator').reset_index()

这将输出：

 Indicator  Country     Year    1   2   3   4   5
 0          Angola      2005    6   13  10  11  5
 1          Angola      2006    3   2   7   3   6

- JAB

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在输出结果的第一行（列名）中看到了一个指标列[左侧列（“Indicator”）]，除此之外还有来自指标列的导出列[右侧5列(1, 2, 3, 4, 5)]，为什么会有这个指标列呢？ - 3kstc

这是索引。 - JAB

谢谢 - 我尝试过类似的操作（https://stackoverflow.com/questions/49185446/how-to-pivot-a-dataframe-with-pandas），但是没有成功。 - 3kstc

@JAB 如果左侧的“指示器列”是索引，那么在执行reset_index之后为什么它还在那里？ - thegreatcoder

@thegreatcoder reset_index()函数可以将结果展平，你可能需要添加df_your_result_table_name.columns.name = None来移除它。 - undefined

Answer 2

这只是一个猜测：它不是一个“.csv”文件，而是从“.csv”导入的Pandas DataFrame。

要对这个表进行透视，您需要在Pandas“pivot”中提供三个参数。例如，如果df是您的数据框：

table = df.pivot(index='Country',columns='Year',values='Value')  
print (table)

这应该可以产生所期望的输出。

- Jason Sprong