pandas.pivot

pandas.pivot(data, index=None, columns=None, values=None) [source]

Возвращает преобразованную DataFrame, организованную по заданным значениям индексов/столбцов.

Перегруппировывает данные (создает «таблицу сводки») на основе значений столбцов. Использует уникальные значения из указанных index / columns для формирования осей результирующей DataFrame. Эта функция не поддерживает агрегацию данных; несколько значений приведут к MultiIndex в столбцах. Более подробную информацию о преобразовании см. в Руководстве пользователя.

Параметры:	data : DataFrame index : string or object, optional Столбец для создания индекса новой таблицы. Если None, используется существующий индекс. columns : string or object Столбец для создания столбцов новой таблицы. values : string, object or a list of the previous, optional Столбец(ы) для заполнения значений новой таблицы. Если не указано, будут использоваться все оставшиеся столбцы, и результат будет иметь многоуровневые индексированные столбцы. Изменено в версии 0.23.0: Также принимает список имен столбцов.
Возвращает:	DataFrame Возвращает преобразованную DataFrame.
Возможные ошибки:	ValueError: Возникает, когда есть какие-либо index, columns комбинации с несколькими значениями. DataFrame.pivot_table при необходимости агрегации.

См. также

DataFrame.pivot_table

Обобщение pivot, которое может обрабатывать дублирующие значения для одной пары индекс/столбец.

DataFrame.unstack

Преобразование на основе значений индекса вместо столбца.

Примечания

Для более тонкого контроля см. документацию по многоуровневому индексированию вместе с соответствующими методами stack/unstack.

Примеры

>>> df = pd.DataFrame({'foo': ['one', 'one', 'one', 'two', 'two',
...                            'two'],
...                    'bar': ['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C'],
...                    'baz': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
...                    'zoo': ['x', 'y', 'z', 'q', 'w', 't']})
>>> df
    foo   bar  baz  zoo
0   one   A    1    x
1   one   B    2    y
2   one   C    3    z
3   two   A    4    q
4   two   B    5    w
5   two   C    6    t

>>> df.pivot(index='foo', columns='bar', values='baz')
bar  A   B   C
foo
one  1   2   3
two  4   5   6

>>> df.pivot(index='foo', columns='bar')['baz']
bar  A   B   C
foo
one  1   2   3
two  4   5   6

>>> df.pivot(index='foo', columns='bar', values=['baz', 'zoo'])
      baz       zoo
bar   A  B  C   A  B  C
foo
one   1  2  3   x  y  z
two   4  5  6   q  w  t

ValueError возникает, если есть дубликаты.

>>> df = pd.DataFrame({"foo": ['one', 'one', 'two', 'two'],
...                    "bar": ['A', 'A', 'B', 'C'],
...                    "baz": [1, 2, 3, 4]})
>>> df
   foo bar  baz
0  one   A    1
1  one   A    2
2  two   B    3
3  two   C    4

Обратите внимание, что первые две строки одинаковы для наших index и columns аргументов.

>>> df.pivot(index='foo', columns='bar', values='baz')
Traceback (most recent call last):
   ...
ValueError: Index contains duplicate entries, cannot reshape