如何使Pandas中的数据透视表的行为类似于Excel中的数据透视表？

debugcn 发表于 Dev

哈立德·霍斯尼

我正在尝试转置数据，聚合方法无关紧要，但是数据按值而不是日期分组

码：

import pandas as pd
d = {'date': ['2/21/2020', '2/21/2020','2/22/2020','2/22/2020','2/23/2020','2/23/2020'], 
     'name': ['James','John', 'James','John','James','John'],
     'A':[1,2,3,4,5,6],
     'B':[7,8,9,10,11,12],
     'C':[13,14,15,16,17,18]}
df = pd.DataFrame(data=d)
df = pd.pivot_table (df, index ='name', columns='date', values=['A','B','C'])
df

我得到的输出：

我需要的

注意：在Excel中，数据透视表的输入为（“日期”作为列/“名称”作为行/“ A”，“ B”和“ C”作为值））

卡梅隆·里德尔（Cameron Riddell）

您需要使用swaplevel来切换MultiIndex列的顺序，以便日期在顶部，而“ A”，“ B”，“ C”在底部。然后，您还将对该索引进行排序。要将“ A”替换为“ A之和”，我使用了该rename方法为列加上“ Sum of”。

new_df = (df.pivot_table(index ='name', columns='date', values=['A','B','C'])
          .swaplevel(axis=1)
          .sort_index(axis=1)
          .rename(columns="Sum of {}".format, level=1)
)

print(new_df)
date  2/21/2020                   2/22/2020                   2/23/2020                  
       Sum of A Sum of B Sum of C  Sum of A Sum of B Sum of C  Sum of A Sum of B Sum of C
name                                                                                     
James         1        7       13         3        9       15         5       11       17
John          2        8       14         4       10       16         6       12       18

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