pandas.DataFrame.pivot

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本文介绍了 Pandas 中的 pivot 函数，该函数用于重塑 DataFrame 数据结构，通过指定索引、列名及值来创建新的表格。展示了如何利用 pivot 函数进行数据整理，并给出实例说明。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

DataFrame.pivot(index=None, columns=None, values=None)

功能：重塑数据（产生一个“pivot”表格）以列值为标准。使用来自索引/列的唯一的值（去除重复值）为轴形成dataframe结果。

　　　为了精细调节控制，可以看和stack/unstack方法有关的分层索引文件。

　　　在数据分析的时候要记得将pivot结果reset_index()。

参数：index : string or object, optional

　　　　用于创建新框架索引的列名称。如果没有，则使用现有的索引。

　　　columns : string or object

　　　　用于创建新框架列的列名称

　　　values : string or object, optional

　　　　用于填充新框架值的列名称。如果未指定，则将使用所有剩余列，结果将具有分层索引列

返回：DataFrame

Examples

>>> df = pd.DataFrame({'foo': ['one','one','one','two','two','two'],
                       'bar': ['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C'],
                       'baz': [1, 2, 3, 4, 5, 6]})
>>> df
    foo   bar  baz
0   one   A    1
1   one   B    2
2   one   C    3
3   two   A    4
4   two   B    5
5   two   C    6

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

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