不同于以往為大家介紹的函數使用，我們利用pivot函數可以實現的方式，就是用來重塑數據使用的，在python的使用上并不常見，但是如果需要利用這種功能，基本上能夠被我們選擇調用的函數，pivot函數一定是榜上有名，下面我們就圍繞著該函數，給大家做詳細的內容講解，一起來看下吧。

函數語法：

pivot()

參數：

Index、columns需要注意的是前者是可選參數，后者是必選參數。

使用實例：

import pandas as pddf=pd.read_csv('user_label_part1.csv',sep=’,’,encoding=’gbk’)

注意點：

數據分析的時候要記得將pivot結果reset_index()

函數使用：

df.head(10)temp=df.pivot(index=’user_log_acct’,columns=’item_third_cate_cd’,values=’label’)temp.to_csv('res.csv',sep=’,’,encoding=’gbk’)df.head(3)Python的pivot函數結構講解

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

index: 可選參數。設置新dataframe的行索引，如果未指明，就用當前已存在的行索引。

columns：必選參數。用來設置作為新dataframe的列索引。

values：可選參數。在原dataframe中選中某一列/幾列的值，使其在新dataframe的列里顯示。如果不指定，則默認將原dataframe中所有的列都顯示，這里需要注意：為了將所有的值都顯示出來，就會出現多層行索引的情況。

以上就是python中pivot()函數基礎知識點的詳細內容，更多關于python中pivot()函數是什么的資料請關注好吧啦網其它相關文章！