Python Pandas Dataframe透视表列和值顺序 [英] Python Pandas Dataframe Pivot Table Column and Values Order

问题描述

长期使用XLS的用户仍然是Python/Pandas的新手。我想自动生成一些价格曲线的报告，但我无法以我想要的格式获得Pivot。提前感谢您的帮助！

我有一个以下格式的数据帧：

 data = [['AAA',1,11,1,],['AAA',2,12,2],['AAA',3,13,3],
          ['BBB',1,21,5],['BBB',2,22,6],['BBB',3,23,7],
         ['CCC',1,31,9],['CCC',2,32,10],['CCC',3,33,11]]
            
    df = pd.DataFrame(data, columns = ['Curve', 'Tenor','Price','Change'])
        
    print(df)
    
      Curve  Tenor  Price  Change
    0   AAA      1     11       1
    1   AAA      2     12       2
    2   AAA      3     13       3
    3   BBB      1     21       5
    4   BBB      2     22       6
    5   BBB      3     23       7
    6   CCC      1     31       9
    7   CCC      2     32      10
    8   CCC      3     33      11

我按如下方式透视了df，结果如下所示：

df2 = pd.pivot_table(df, values=['Price','Change'], index='Tenor',columns='Curve', aggfunc=np.mean)

          Change         Price        
    Curve    AAA BBB CCC   AAA BBB CCC
    Tenor                             
    1          1   5   9    11  21  31
    2          2   6  10    12  22  32
    3          3   7  11    13  23  33

我希望它更改列分组的顺序，使其看起来像

        AAA             BBB             CCC 
Tenor   Price   Change  Price   Change  Price   Change
1        11     1       5       21      31      9
2        12     2       6       22      32      10
3        13     3       7       23      33      11

在XLS中，您只需在Pivot中物理地移动字段即可。我敢肯定这里也一样微不足道：)但是不管我怎么搜索，似乎都找不到解决方案。再次感谢您的帮助！感谢您提供的任何帮助。干杯。

推荐答案

我们可以swaplevel、sort_index和reindex重新组织标题：

df2 = (
    df.pivot_table(values=['Price', 'Change'], index='Tenor', columns='Curve')
        .swaplevel(axis=1)
        .sort_index(level=0, axis=1)
        .reindex(['Price', 'Change'], level=1, axis=1)
        .rename_axis(columns=[None, None])
)

df2：

        AAA          BBB          CCC       
      Price Change Price Change Price Change
Tenor                                       
1        11      1    21      5    31      9
2        12      2    22      6    32     10
3        13      3    23      7    33     11

1. swaplevel切换0级和1级的值(因此AAA、BBB、CCC成为顶级索引)
2. sort_index将按词典顺序对新的顶层AAABBBCCC(我们也可以执行.reindex(['AAA', 'BBB', 'CCC'], level=0, axis=1)来提供该级别的特定顺序。)
3. 需要reindex将"；Price"；放在"；change"；之前，因为"；change"；按字母顺序排在"；Price"；之前
，所以排序不起作用
4. rename_axis删除旋转时创建的轴名&曲线&q；。

这篇关于Python Pandas Dataframe透视表列和值顺序的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！