如何在Pandas中透视数据框？

Question

我有一个csv格式的表,看起来像这样.我想转置表,以便指标名称列中的值是新列,

Indicator       Country         Year   Value    
1               Angola          2005    6
2               Angola          2005    13
3               Angola          2005    10
4               Angola          2005    11
5               Angola          2005    5
1               Angola          2006    3
2               Angola          2006    2
3               Angola          2006    7
4               Angola          2006    3
5               Angola          2006    6

我希望最终结果像这样:

Country    Year     1     2     3     4     5
Angola     2005     6     13    10    11    5
Angola     2006     3     2     7     3     6

我尝试过使用pandas数据框并没有太大的成功.

print(df.pivot(columns = 'Country', 'Year', 'Indicator', values = 'Value'))

有关如何实现这一点的任何想法？

谢谢

Answer 1

你可以使用pivot_table:

pd.pivot_table(df, values = 'Value', index=['Country','Year'], columns = 'Indicator').reset_index()

这个输出:

 Indicator  Country     Year    1   2   3   4   5
 0          Angola      2005    6   13  10  11  5
 1          Angola      2006    3   2   7   3   6

Answer 2

这是一个猜测：它不是“.csv”文件，而是从“.csv”导入的 Pandas DataFrame。

要透视此表，您需要 Pandas“透视”中的三个参数。例如，如果 df是您的数据框：

table = df.pivot(index='Country',columns='Year',values='Value')  
print (table)

这应该会给出所需的输出。