पिवट टेबल्स

pandas के साथ डेटा को रीशेप करना

Maria Eugenia Inzaugarat

Data Scientist

पिवट मेथड की सीमाएँ

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

पिवट मेथड की सीमाएँ

सामान्य प्रयोजन पिवटिंग
प्रत्येक index/column जोड़ी यूनिक होनी चाहिए
मानों को एग्रीगेट नहीं कर सकता

पिवट टेबल

एक DataFrame जो किसी बड़े DataFrame के डेटा का सार-सांख्यिकी रूप में सारांश देता है

सार-सांख्यिकी दिखाता हुआ DataFrame

पिवट टेबल

लॉन्ग फॉर्मेट में एक DataFrame

पिवट टेबल

लॉन्ग से वाइड फॉर्मेट की ओर तीर, साथ में सार-सांख्यिकी

pivot_table कॉल

पिवट टेबल

हाइलाइटेड कॉलम और इंडेक्स के साथ लॉन्ग व सारांश DataFrame

index और columns आर्ग्युमेंट्स के साथ pivot कॉल

पिवट टेबल

हाइलाइटेड कॉलम और values के साथ लॉन्ग व सारांश DataFrame

values और aggregate function आर्ग्युमेंट्स के साथ pivot कॉल

पिवट टेबल

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

हाइरार्किकल इंडेक्सेस

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

हाइरार्किकल इंडेक्सेस

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=     )

हाइरार्किकल इंडेक्सेस

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=     )

हाइरार्किकल इंडेक्सेस

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

मार्जिन्स

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

मार्जिन्स

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 या pivot_table?

क्या DataFrame में हर index/column जोड़ी के लिए एक से ज़्यादा मान हैं?

क्या आपको परिणाम में मल्टी-इंडेक्स चाहिए?

क्या आपको बड़े DataFrame की summary statistics चाहिए?

हाँ! .pivot_table() का उपयोग करें

अभ्यास करते हैं!

pandas के साथ डेटा को रीशेप करना