판다스 (Pandas) (Pivot)

pivot 함수는 데이터를 재구조화하고 요약할 수 있는 도구로 특정 열의 값들을 새로 만든 열과 행 인덱스에 배치해서 테이블을 재구조화 합니다.

 

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기본 사용법

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

 

• index: 새로 만들 행 인덱스로 사용할 열 이름 또는 이름의 리스트
• columns: 새로 만들 열 이름으로 사용할 열 이름 또는 이름의 리스트
• values: 새로운 프레임의 데이터 값으로 사용할 열 이름

 

 

ChatGPT 생성 예시 코드 1:

 

데이터 프레임 생성.

import pandas as pd

data = {
    'Date': ['2020-01-01', '2020-01-02', '2020-01-01', '2020-01-02'],
    'City': ['New York', 'New York', 'Los Angeles', 'Los Angeles'],
    'Temperature': [30, 35, 25, 28]
}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

         Date         City  Temperature
0  2020-01-01     New York           30
1  2020-01-02     New York           35
2  2020-01-01  Los Angeles           25
3  2020-01-02  Los Angeles           28

 

피벗 테이블 생성.

pivot_df = df.pivot(index='Date', columns='City', values='Temperature')
print(pivot_df)

City        Los Angeles  New York
Date                             
2020-01-01           25        30
2020-01-02           28        35

여기서 보면 인덱스로 'Date' 열 이름은 'City' 값은 'Temperature'를 선택해서 피벗 테이블을 생성 했다.

위쪽 각 인자의 설명을 참조해서 보면 쉽게 이해할 수 있다.

 

ChatGPT 생성 예시 코드 2:

 

데이터 프레임을 생성

data = {
    'Date': ['2020-01-01', '2020-01-01', '2020-01-02', '2020-01-02'],
    'City': ['New York', 'Los Angeles', 'New York', 'Los Angeles'],
    'Weather': ['Sunny', 'Sunny', 'Rainy', 'Cloudy'],
    'Temperature': [30, 25, 35, 28]
}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

         Date         City Weather  Temperature
0  2020-01-01     New York   Sunny           30
1  2020-01-01  Los Angeles   Sunny           25
2  2020-01-02     New York   Rainy           35
3  2020-01-02  Los Angeles  Cloudy           28

 

피벗 테이블 생성 (여러개의 '컬럼' - City, Weather 에 대한 피벗 테이블)

pivot_df = df.pivot(index='Date', columns=['City', 'Weather'], values='Temperature')
print(pivot_df)

City       New York Los Angeles New York Los Angeles
Weather       Sunny       Sunny    Rainy      Cloudy
Date                                                
2020-01-01     30.0        25.0      NaN         NaN
2020-01-02      NaN         NaN     35.0        28.0

간단하게 하나의 value를 살펴보면 Date를 인덱스로 2020-01-01 에 New York에 Sunny인 날은 1열 1행에서 보듯 30.0으로 확인할 수 있다.

 

ChatGPT 생성 예시 코드 3: 

 

데이터 프레임 생성

data = {
    'Date': ['2020-01-01', '2020-01-01', '2020-01-02', '2020-01-02'],
    'City': ['New York', 'Los Angeles', 'New York', 'Los Angeles'],
    'Temperature': [30, 25, 35, 28],
    'Humidity': [80, 70, 75, 65]
}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

         Date         City  Temperature  Humidity
0  2020-01-01     New York           30        80
1  2020-01-01  Los Angeles           25        70
2  2020-01-02     New York           35        75
3  2020-01-02  Los Angeles           28        65

 

피벗 테이블 생성 (여러 '값' - Temperature, Humidity 에 대한 피벗 테이블)

pivot_df = df.pivot(index='Date', columns='City')
print(pivot_df)

           Temperature             Humidity         
City       Los Angeles New York Los Angeles New York
Date                                                
2020-01-01          25       30          70       80
2020-01-02          28       35          65       75

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참고: https://pandas.pydata.org/docs/

pandas documentation — pandas 2.2.2 documentation