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pandas 重塑透视
看过来
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数据的重塑简单说就是对原数据进行变形，为什么需要变形，因为当前数据的展示形式不是我们期望的维度，也可以说索引不符合我们的需求。
对数据的重塑不是仅改变形状那么简单，在变形过程中，数据的内在数据意义不能变化，但数据的提示逻辑则发生了重大的改变。
相关方法
- - pandas 数据转置 df.T
- - pandas pd.wide_to_long() 长表转宽表
- - pandas 虚拟变量/哑变量
- - pandas 数据透视
- - pandas stack() 堆叠（列索引转换为行索引）
- - pandas unstack() 解除堆叠（行索引转换为列索引）
- - pandas melt() 数据融合
- - pandas 交叉表 crosstab
- - pandas 因子化（枚举化）值
- - pandas explode() 爆炸（列拆分为多个行）
- - pandas pd.lreshape() 宽表转长表
- - pandas pd.from_dummies() 独热编码还原分类变量
- - pandas pd.get_dummies() 分类变量转换为虚拟变量
主要操作
pandas 主要提供以下数据变形方面的操作，需要重点掌握：
- 透视 df.pivot / pd.pivot_table
- 堆叠 stacking / unstacking
- 数据融合 (melt)
- 交叉表 crosstab()
- 分解 pd.factorize(x, sort=True)
- 虚拟对象 pd.get_dummies(df)
- 爆炸 df.explode('values')
更新时间：2024-09-08 16:15:52 标签：pandas 透视
