pivot()函数如何在python中使用？针对这个问题，这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答，希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。

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函数语法：

pivot()

参数：

Index、columns需要注意的是前者是可选参数，后者是必选参数。

使用实例：

import pandas as pd
df=pd.read_csv("user_label_part1.csv",sep=',',encoding='gbk')

注意点：

数据分析的时候要记得将pivot结果reset_index()

函数使用：

df.head(10)
temp=df.pivot(index='user_log_acct',columns='item_third_cate_cd',values='label')
temp.to_csv("res.csv",sep=',',encoding='gbk')
df.head(3)

Python的pivot函数结构讲解

pivot(index=None, columns=None, values=None)

index: 可选参数。设置新dataframe的行索引，如果未指明，就用当前已存在的行索引。

columns：必选参数。用来设置作为新dataframe的列索引。

values：可选参数。在原dataframe中选中某一列/几列的值，使其在新dataframe的列里显示。如果不指定，则默认将原dataframe中所有的列都显示，这里需要注意：为了将所有的值都显示出来，就会出现多层行索引的情况。

关于pivot()函数如何在python中使用问题的解答就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，如果你还有很多疑惑没有解开，可以关注创新互联行业资讯频道了解更多相关知识。

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