pivot()函數(shù)如何在python中使用？針對(duì)這個(gè)問題，這篇文章詳細(xì)介紹了相對(duì)應(yīng)的分析和解答，希望可以幫助更多想解決這個(gè)問題的小伙伴找到更簡單易行的方法。

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函數(shù)語法：

pivot()

參數(shù)：

Index、columns需要注意的是前者是可選參數(shù)，后者是必選參數(shù)。

使用實(shí)例：

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

注意點(diǎn)：

數(shù)據(jù)分析的時(shí)候要記得將pivot結(jié)果reset_index()

函數(shù)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(shù)結(jié)構(gòu)講解

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

index: 可選參數(shù)。設(shè)置新dataframe的行索引，如果未指明，就用當(dāng)前已存在的行索引。

columns：必選參數(shù)。用來設(shè)置作為新dataframe的列索引。

values：可選參數(shù)。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(rèn)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(huì)出現(xiàn)多層行索引的情況。

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