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pandas 一维台账数据与二维表格数据的转换

时间:2020-07-29 00:41:44      阅读:73      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:操作   显示   details   import   pivot   ace   设置   html   reset   

需求:低版本excel对于使用透视表后,索引方向会出现合并,需要将其恢复为“台账”样式。

解决方法:可以使用reset_index()。

在Pandas中如何给多层索引降级: https://blog.csdn.net/qq_36387683/article/details/86616367

pandas中DataFrame的stack()、unstack()和pivot()方法的对比:https://blog.csdn.net/S_o_l_o_n/article/details/80917211

Python: Pandas中stack和unstack的形象理解:https://blog.csdn.net/anshuai_aw1/article/details/82830916

python pandas stack和unstack函数:https://www.cnblogs.com/bambipai/p/7658311.html

Pandas 基础(12) - Stack 和 Unstack:https://www.cnblogs.com/rachelross/p/10439704.html

Python实现一维表与二维表之间的相互转化:https://blog.csdn.net/qq_41080850/article/details/86294173

 

从源数据转化使用数据透式表的话,最终的样式不方便筛选,存在合并单元格。实际想转化为中间的样式。

技术图片

 

 

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.read_excel(rdata/test2.xls)
# 数据透式表
table = pd.pivot_table(df, values=销售额, index=[地区, 时间],
                    columns=[产品], aggfunc=np.sum)
table.head()

输出,与EXCEL操作一致,存在合并的格:

技术图片

 

 

 

# 重置行索引,默认将原来的索引转化为列
table.reset_index().head()

输出:

技术图片

 

 

 注意:reset_index需要列只有一层索引,如果列存在多层索引,需要对列进行重新赋值再进行 reset_index()

# 将多层列索引组合层一层显示
table.columns = ["_".join(x) for x in table.columns.ravel()]

关于 stack 和 unstack 也可以达到同样的效果。

new_data = df.set_index([地区,时间,产品]) # 将df中的地区一列设置为索引列
new_data.head()

输出:

技术图片

 

 

 

df2 = new_data.unstack(产品)
# 因为列为多层索引,需要转化为1层
df2.columns = [x[1] for x in df2.columns.ravel()]
df2.reset_index(inplace=True)
df2.head()

技术图片

 

 

 从这个需求来看,pivot_table 用法相对简单。

 

pandas 一维台账数据与二维表格数据的转换

标签:操作   显示   details   import   pivot   ace   设置   html   reset   

原文地址:https://www.cnblogs.com/cycxtz/p/13394583.html

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