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收藏 本篇文章给大家带来的内容是关于pandas.DataFrame中pivot()如何实现行转列的问题（代码），有一定的参考价值，有需要的朋友可以参考一下，希望对你有所帮助。
示例：
有如下表需要进行行转列：
代码如下：
# -*- coding:utf-8 -*- import pandas as pd import MySQLdb from warnings import filterwarnings # 由于create table if not exists总会抛出warning，因此使用filterwarnings消除 filterwarnings('ignore', category = MySQLdb.Warning) from sqlalchemy import create_engine import sys if sys.version_info.major<3: reload(sys) sys.setdefaultencoding("utf-8") # 此脚本适用于python2和python3 host,port,user,passwd,db,charset="192.168.1.193",3306,"leo","mysql","test","utf8" def get_df(): global host,port,user,passwd,db,charset conn_config={"host":host, "port":port, "user":user, "passwd":passwd, "db":db,"charset":charset} conn = MySQLdb.connect(**conn_config) result_df=pd.read_sql('select UserName,Subject,Score from TEST',conn) return result_df def pivot(result_df): df_pivoted_init=result_df.pivot('UserName','Subject','Score') df_pivoted = df_pivoted_init.reset_index() # 将行索引也作为DataFrame值的一部分，以方便存储数据库 return df_pivoted_init,df_pivoted # 返回的两个DataFrame，一个是以姓名作index的，一个是以数字序列作index，前者用于unpivot，后者用于save_to_mysql def unpivot(df_pivoted_init): # unpivot需要进行df_pivoted_init二维表格的行、列索引遍历，需要拼SQL因此不能使用save_to_mysql存数据，这里使用SQL和MySQLdb接口存 insert_sql="insert into test_unpivot(UserName,Subject,Score) values " # 处理值为NaN的情况 df_pivoted_init=df_pivoted_init.add(0,fill_value=0) for col in df_pivoted_init.columns: for index in df_pivoted_init.index: value=df_pivoted_init.at[index,col] if value!=0: insert_sql=insert_sql+"('%s','%s',%s)" %(index,col,value)+',' insert_sql = insert_sql.strip(',') global host, port, user, passwd, db, charset conn_config = {"host": host, "port": port, "user": user, "passwd": passwd, "db": db, "charset": charset} conn = MySQLdb.connect(**conn_config) cur=conn.cursor() cur.execute("create table if not exists test_unpivot like TEST") cur.execute(insert_sql) conn.commit() conn.close() def save_to_mysql(df_pivoted,tablename): global host, port, user, passwd, db, charset """ 只有使用sqllite时才能指定con=connection实例，其他数据库需要使用sqlalchemy生成engine，engine的定义可以添加?来设置字符集和其他属性 """ conn="mysql://%s:%s@%s:%d/%s?charset=%s" %(user,passwd,host,port,db,charset) mysql_engine = create_engine(conn) df_pivoted.to_sql(name=tablename, con=mysql_engine, if_exists='replace', index=False) # 从TEST表读取源数据至DataFrame结构 result_df=get_df() # 将源数据行转列为二维表格形式 df_pivoted_init,df_pivoted=pivot(result_df) # 将二维表格形式的数据存到新表test中 save_to_mysql(df_pivoted,'test') # 将被行转列的数据unpivot，存入test_unpivot表中 unpivot(df_pivoted_init)
结果如下：
关于Pandas DataFrame类自带的pivot方法：
DataFrame.pivot(index=None, columns=None, values=None)：
Return reshaped DataFrame organized by given index / column values.
这里只有3个参数，是因为pivot之后的结果一定是二维表格，只需要行列及其对应的值，而且也因为是二维表格，unpivot之后is_pass列是肯定会丢失的，因此一开始我就没查这个列。
