ピボットテーブル

pandas でデータを整形する

Maria Eugenia Inzaugarat

Data Scientist

pivot メソッドの制約

another_fifa.head()

                 name    variable  metric_system  imperial_system
0   Cristiano Ronaldo      weight             83           183.00
1            J. Oblak      weight             87           191.00
2   Cristiano Ronaldo      height            187             6.13
3     J. Oblak             height            188             6.16
4   Cristiano Ronaldo      height            187             6.14

another_fifa.pivot(index="name", columns="variable")

Traceback (most recent call last):
   ValueError: Index contains duplicate entries, cannot reshape

pivot メソッドの制約

汎用のピボット
index/columns の組は一意である必要あり
値の集約は不可

ピボットテーブル

大きな DataFrame を要約する統計を持つ DataFrame

要約統計を示す DataFrame

ピボットテーブル

縦長形式の DataFrame

ピボットテーブル

長い形式から集計つきの横持ち形式への矢印

ピボットテーブルの呼び出し

ピボットテーブル

列とインデックスを強調した縦長と集計DataFrame

index と columns 引数を使う pivot 呼び出し

ピボットテーブル

列と値を強調した縦長と集計DataFrame

values と集約関数の引数を使う pivot 呼び出し

ピボットテーブル

another_fifa.pivot_table(index="name", columns="variable", aggfunc="mean")

                     metric_system     imperial_system       
         variable   height  weight     height   weight
             name                                                         
Cristiano Ronaldo      187      83      6.135    183.0
         J. Oblak      188      87      6.160    191.0

階層型インデックス

fifa_players.head(6)

      first     last   movement   overall  attacking
0    Lionel    Messi   shooting        92         70
1 Cristiano  Ronaldo   shooting        93         89
2    Lionel    Messi    passing        92         92
3 Cristiano  Ronaldo    passing        82         83
4    Lionel    Messi    passing        96         88
5 Cristiano  Ronaldo    passing        89         84

階層型インデックス

fifa_players.head(6)

      first     last   movement   overall  attacking
0    Lionel    Messi   shooting        92         70
1 Cristiano  Ronaldo   shooting        93         89
2    Lionel    Messi    passing        92         92
3 Cristiano  Ronaldo    passing        82         83
4    Lionel    Messi    passing        96         88
5 Cristiano  Ronaldo    passing        89         84

fifa_players.pivot_table(index=                 , columns="movement", values=                        , aggfunc=     )

階層型インデックス

fifa_players.head(6)

      first     last   movement   overall  attacking
0    Lionel    Messi   shooting        92         70
1 Cristiano  Ronaldo   shooting        93         89
2    Lionel    Messi    passing        92         92
3 Cristiano  Ronaldo    passing        82         83
4    Lionel    Messi    passing        96         88
5 Cristiano  Ronaldo    passing        89         84

fifa_players.pivot_table(index=["first", "last"], columns="movement", values=                        , aggfunc=     )

階層型インデックス

fifa_players.head(6)

      first     last   movement   overall  attacking
0    Lionel    Messi   shooting        92         70
1 Cristiano  Ronaldo   shooting        93         89
2    Lionel    Messi    passing        92         92
3 Cristiano  Ronaldo    passing        82         83
4    Lionel    Messi    passing        96         88
5 Cristiano  Ronaldo    passing        89         84

fifa_players.pivot_table(index=["first", "last"], columns="movement", values=["overall", "attacking"], aggfunc="max")

                           attacking           overall
          movement  passing shooting  passing shooting
    first     last                
Cristiano  Ronaldo       84       89       89       93
   Lionel    Messi       92       70       96       92

集計行（Margins）

fifa_players.pivot_table(index=["first", "last"], columns="movement", aggfunc="count",             )

集計行（Margins）

fifa_players.pivot_table(index=["first", "last"], columns="movement", aggfunc="count", margins=True)

                                attacking                  overall
          movement  passing shooting  All    passing shooting  All
    First     Last                
Cristiano  Ronaldo        2        1    3          2        1    3
   Lionel    Messi        2        1    3          2        1    3
      All                 4        2    6          4        2    6

pivot か pivot_table か？

DataFrame に各 index/columns の組み合わせで値が複数ありますか？

結果のピボット後 DataFrame はマルチインデックスが必要ですか？

大きな DataFrame の要約統計が必要ですか？

はい、.pivot_table() を使います

Passons à la pratique !

pandas でデータを整形する