1、pivot函数的定义
2、pivot函数的说明
3、pivo函数的参数
4、pivot函数实例
5、pivot函数在实际工作中解决的案例
总结
1、pivot函数的定义pivot(index=None,columns=None,values=None) -> DataFrame
2、pivot函数的说明
通过给定的索引(index)和列(column)的值重新生一个DataFrame对象。
根据列值对数据进行整形(生成一个“透视”表)。从指定的索引/列中使用唯一的值来形成结果数据帧的轴。此函数不支持数据聚合，多个值将导致列中的多索引。
3、pivo函数的参数index：指定一列做为生成DataFrame对象的索引，如果为空则默认为原来的索引。
columns：指定一列的值作为列名，必须传值。
values：指定一列作为生成DataFrame对象的值。可以为空。
4、pivot函数实例df = pd.DataFrame({'foo': ['one', 'one', 'one', 'two', 'two', 'two'],
'bar': ['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C'],
'baz': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
'zoo': ['x', 'y', 'z', 'q', 'w', 't']})
# 指定foo的值为新dataframe的index，bar的值为columns，dataframe中对应的值为baz
df.pivot(index='foo', columns='bar', values='baz')
# 没有指定value，列名最外层保留原来的列，如下结果baz和zoo为原dataframe中的列名，新指定的列名bar在里层（暂时这么理解）。
df.pivot(index='foo', columns='bar')
# 可以通过索引的方式取指定的列数据
df.pivot(index='foo', columns='bar')['baz']
# 可以指定多个values
df.pivot(index='foo', columns='bar', values=['baz', 'zoo'])
# 指定多个columns
df.pivot(index='foo', columns=['bar','baz'], values=['zoo'])
# 指定多个index
df.pivot(index=['foo','bar'], columns='baz', values='zoo')
# 指定多个index可以通过index名取当个index的数据
df.pivot(index=['foo','bar'], columns='baz', values='zoo').loc["one",:]
# 这两行代码运行将会报错。
# 报错提示：ValueError: Index contains duplicate entries, cannot reshape
# 意思是指定的索引one有两个列bar=A冲突了。
df = pd.DataFrame({"foo": ['one', 'one', 'two', 'two'],
"bar": ['A', 'A', 'B', 'C'],
"baz": [1, 2, 3, 4]})
df.pivot(index='foo', columns='bar', values='baz')
5、pivot函数在实际工作中解决的案例
现在要上图中的不同code之间从2020-11-16到2020-11-18三天内num序列数的相关性。
首先，dataframe对象可以直接调用函数corr()计算不同列之间的相关性，所以现在需要将原始的dataframe对象转换成以code为列，date为索引，num为值的dataframe。
第一种比较笨的方法就是循环，此方法不但代码量较多而且在数据量很大时会比较耗时。不建议使用。
grouped = df.groupby(by=["code"])
df_num = pd.DataFrame()
for name,group in grouped:
d = pd.Series(data=group["num"].values,name=name)
df_num = pd.concat([df_num,d],axis=1)
df_close
第二种方法就是使用pivot函数，一行代码解决，运行快速。
df_num = df.pivot(index='date',columns='code',values='num')
想要的形式的dataframe生成了就可以直接调用corr()函数直接求出code之间的相关性了
# 计算列之间的相关性
df_num.corr()
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