10 minutes to pandas - Pivot Tables

 

Pivot

# 예시
pivoted = df.pivot(index="foo", columns="bar", values="baz")

# 일반적인 용법
pivoted = df.pivot(index="date", columns="variable", values="value")

 

pivot() will error with a  ValueError: Index contains duplicate entries, cannot reshape
if the index/column pair is not unique.

In this case, consider using  pivot_table()
which is a generalization of pivot that can handle duplicate values for one index/column pair.

 

 

 

Stack / UnStack

stack: column 차원을 index 로 보낸다.
unstack: index 차원을 column 으로 보낸다. 
차원을 명시하지 않을 경우 가장 안쪽의 차원을 가장 안쪽의 차원으로 보낸다!

• stack(): “pivot” a level of the (possibly hierarchical) column labels, returning a DataFrame with an index with a new inner-most level of row labels. 
• unstack(): (inverse operation of stack()) “pivot” a level of the (possibly hierarchical) row index to the column axis, producing a reshaped DataFrame with a new inner-most level of column labels.

 

 

Melt

identifier column (first, last) 를 식별자로 pivot한다.
non-identifier columns (heifght, weight) 에 대해 variable 에 컬럼명, value 칼럼에 값으로 구성하였다. 

 

Pivot Table (aka. spreadsheet-style pivot tables)

pandas also provides pivot_table() for pivoting with aggregation of numeric data.

data, index, columns, value, aggfunc

import datetime

df = pd.DataFrame(
    {
        "A": ["one", "one", "two", "three"] * 6,
        "B": ["A", "B", "C"] * 8,
        "C": ["foo", "foo", "foo", "bar", "bar", "bar"] * 4,
        "D": np.random.randn(24),
        "E": np.random.randn(24),
        "F": [datetime.datetime(2013, i, 1) for i in range(1, 13)]
        + [datetime.datetime(2013, i, 15) for i in range(1, 13)],
    }
)


pd.pivot_table( 
    df, 
    index= 'B', 
    columns= 'A',
    values="D", 
    aggfunc=np.sum
)

pd.pivot_table( 
    df, 
    index=pd.Grouper(freq="M", key="F"), 
    columns="C",
    values="D"
)