【Python基础】第十六课：重塑资料

1.虚拟变量（Dummy Variable）

假设我们有以下数据：

👉建立虚拟变量

pandas.get_dummies(df["朝向"])

👉合并虚拟变量与原DataFrame

df = pandas.concat([df, pd.get_dummies(df["朝向"])], axis=1)

👉舍弃原有字段

df = df.drop("朝向", axis=1)

2.建立透视表（pivot_table）

df2 = df.pivot_table(index="日期", columns="户型", values="总价", aggfunc='sum')

还可以对df2做转置df2.T：

把df2中的NaN改为0，使用fill_value：

df2 = df.pivot_table(index="日期", columns="户型", values="总价", aggfunc='sum', fill_value=0)

aggfunc可能的取值：'mean'、'sum'、'count'。

3.长宽表格转换（stack&unstack）

👉建立多索引的透视表

df_multi_idx = df.pivot_table(index=["标题", "建筑面积"], columns="户型", values="总价", aggfunc='sum')

👉转换为宽表格

df_wide = df_multi_idx.unstack()

👉转换为长表格

df_long = df_wide.stack()

4.代码地址

1. 重塑资料

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