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Pandas 的透视与逆透视

news 来源：原创 2025/8/19 5:31:43

1. 透视

1.1 pivot

1.2 pivot_table

2.逆透视

1. 透视

透视是长表变宽表。

pivot() 和 pivot_table()两个函数都可以做到，后者可以聚合前者不行。

特性	`df.pivot()`	`df.pivot_table()`
重复值处理	要求索引和列的组合唯一，否则报错 `ValueError`	允许重复值，通过聚合函数（如均值、求和等）处理
聚合功能	不支持聚合，仅用于数据重组	支持聚合（默认 `aggfunc='mean'`）
多值列处理	无法处理多值列（需唯一索引-列组合）	自动聚合多值（如求和、均值等）
灵活性	简单场景适用（无重复值）	复杂场景适用（支持重复值和自定义聚合）

示例数据：

import pandas as pddata = {'Year': [2020, 2020, 2021, 2021, 2020, 2020],'Product': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B'],'Region': ['East', 'West', 'East', 'West', 'East', 'West'],'Sales': [100, 150, 200, 50, 120, 90]
}
df = pd.DataFrame(data)

原表：

1.1 pivot

参数	说明	默认值	示例
`index`	作为行索引的列名（可以是单个列名或列表）	`None`	`index='Region'`
`columns`	作为列名的列名（可以是单个列名或列表）	`None`	`columns='Year'`
`values`	作为填充值的列名（可以是单个列名或列表，选填）	`None`	`values='Sales'`

指定index是转换后的索引，不能重复，如果单独是Year 则会报错：

ValueError: Index contains duplicate entries, cannot reshape

重置一下行索引：

1.2 pivot_table

参数	说明	默认值	示例
`index`	作为行索引的列名（可以是单个列名或列表）	`None`	`index='Region'`
`columns`	作为列名的列名（可以是单个列名或列表）	`None`	`columns='Year'`
`values`	作为填充值的列名（可以是单个列名或列表，选填）	`None`	`values='Sales'`
`aggfunc`	聚合函数（如 `'sum'`, `'mean'`, `'count'` 或自定义函数）	`'mean'`	`aggfunc='sum'`
`fill_value`	填充缺失值的值	`None`	`fill_value=0`
`margins`	是否添加总计行/列（`True`/`False`）	`False`	`margins=True`
`margins_name`	总计行/列的标签名	`'All'`	`margins_name='Total'`
`dropna`	是否删除全为 `NaN` 的列（`True`/`False`）	`True`	`dropna=False`

index指定的索引值可以重复，相当于根据该值进行分组，自动进行聚合（默认聚合函数median）例子以地区为索引，以Year为列，求每年的Sales的均值

2. 自定义聚合函数

同样重置索引：

2.逆透视

melt（）函数，指定宽表变长表

参数	说明	默认值	示例
`id_vars`	保留的标识列（不参与转换，可以是单个列名或列表）	`None`	`id_vars=['Year', 'Product']`
`value_vars`	需要转换的列（可以是单个列名或列表，默认转换所有非 `id_vars` 列）	`None`	`value_vars=['Sales']`
`var_name`	存储原列名的列名（新生成的“变量列”）	`'variable'`	`var_name='Category'`
`value_name`	存储原列值的列名（新生成的“值列”）	`'value'`	`value_name='Revenue'`
`col_level`	多层列索引时指定要转换的层级（用于 `MultiIndex` 列）	`None`	`col_level=0`

以上面透视的结果为例：

逆透视：

Pandas 的透视与逆透视

目录 1. 透视 1.1 pivot 1.2 pivot_table 2.逆透视 1. 透视透视是长表变宽表。 pivot() 和 pivot_table()两个函数都可以做到，后者可以聚合前者不行。特性df.pivot()df.pivot_table()重复值处理要求索引和列的组合唯一，否则报错 ValueError允许…...

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