本文介绍了如何使用 Pandas 库对 DataFrame 进行数据透视，以获得期望的表格结构。通过 set_index、T（转置）和 reset_index 函数的组合使用，可以有效地将 DataFrame 转换为目标格式，并移除不必要的索引层级，最终得到简洁清晰的数据透视结果。
使用 set_index、T 和 reset_index 进行数据透视
在 Pandas 中，pivot 函数虽然可以用于数据透视，但在某些情况下，它可能无法直接得到期望的结果。例如，当需要将 DataFrame 的特定列转换为列名，并将另一列的值作为对应的数据时，pivot 可能会产生包含 NaN 值的表格。
一个更有效的方法是结合使用 set_index、T（转置）和 reset_index 函数。
步骤详解：
set_index('nombreNumeroUnico'): 首先，使用 set_index 函数将 nombreNumeroUnico 列设置为 DataFrame 的索引。这将为后续的转置操作做好准备。
.T (转置): 接下来，使用 .T 属性对 DataFrame 进行转置。这将把原来的列转换为行，并将原来的行转换为列。
reset_index(drop=True): 最后，使用 reset_index(drop=True) 函数重置索引，并删除原来的索引列。drop=True 参数确保旧的索引列不会被添加到 DataFrame 中。
示例代码：
import pandas as pd
df2 = pd.DataFrame({
'nombreNumeroUnico': ['UP2_G1_B', 'UP2_G2_B'],
'pMax': [110.0, 110.0]
})
result_df = df2.set_index('nombreNumeroUnico').T.reset_index(drop=True)
result_df.columns.name = None # 可选：移除列名
print(result_df)代码解释：
- df2.set_index('nombreNumeroUnico') 将 nombreNumeroUnico 列设置为索引。
- .T 对 DataFrame 进行转置。
- reset_index(drop=True) 重置索引，并删除旧索引列。
- result_df.columns.name = None 移除 DataFrame 的列名（可选，根据需要决定是否保留）。
输出结果：
UP2_G1_B UP2_G2_B 0 110.0 110.0
总结
通过 set_index、T 和 reset_index 的组合使用，可以灵活地对 Pandas DataFrame 进行数据透视，获得期望的表格结构。这种方法尤其适用于需要将特定列转换为列名，并将另一列的值作为对应数据的情况。 在实际应用中，可以根据具体的数据结构和需求，灵活调整这些函数的参数，以达到最佳的数据透视效果。 另外，result_df.columns.name = None可以删除dataframe的column name，使结果更简洁。
以上就是Pandas DataFrame 数据透视的正确方法的详细内容，更多请关注资源网其它相关文章！
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