每日leetcode

2889. 数据重塑：透视 - 力扣（LeetCode）

题目

DataFrame weather

+-------------+--------+
| Column Name | Type   |
+-------------+--------+
| city        | object |
| month       | object |
| temperature | int    |
+-------------+--------+

编写一个解决方案，以便将数据 旋转，使得每一行代表特定月份的温度，而每个城市都是一个单独的列。

输出结果格式如下示例所示。

示例 1:

输入：
+--------------+----------+-------------+
| city         | month    | temperature |
+--------------+----------+-------------+
| Jacksonville | January  | 13          |
| Jacksonville | February | 23          |
| Jacksonville | March    | 38          |
| Jacksonville | April    | 5           |
| Jacksonville | May      | 34          |
| ElPaso       | January  | 20          |
| ElPaso       | February | 6           |
| ElPaso       | March    | 26          |
| ElPaso       | April    | 2           |
| ElPaso       | May      | 43          |
+--------------+----------+-------------+
输出：
+----------+--------+--------------+
| month    | ElPaso | Jacksonville |
+----------+--------+--------------+
| April    | 2      | 5            |
| February | 6      | 23           |
| January  | 20     | 13           |
| March    | 26     | 38           |
| May      | 43     | 34           |
+----------+--------+--------------+

解释：
表格被旋转，每一列代表一个城市，每一行代表特定的月份。

思路

1. 首先使用pd的pivot函数将行索引变成month，列索引变成city，值用temperature填充。
2. 但是这样的结果因为是多维索引，所以列名表示会有问题？查询多方无果，但是打印了一下发现列名其实是对的，所以又用列名更新了一下自己，竟然就对了（很迷惑）。

代码实现

import pandas as pddef pivotTable(weather: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:pt = pd.pivot(weather, values="temperature", index="month", columns="city")return pt

知识积累

• df数据透视表：
  • df.pivot(index, columns, values)
    • index：指定一列作为索引，如果没有指定则用原来的索引。
    • columns：指定一列的值作为列名。
    • values：指定一列作为生成的对象的值，如果置空，那么剩余的列将会形成列的多层索引，虽然不该变透视表的列名，但是展示出来的列名是异常的（第一层是未出现的列名，第二层是columns的列）。
  • df.pivot_table(index, columns, values, aggfunc, ...)——pivot方法要求不能出先行列索引重复的情况，即若行列索引相同时，应该进行数据聚合，那么就得使用这个方法。
    • 主要参数和上面都一样，但是index必须指定。
    • aggfunc：聚合函数，如果出现重复的行列索引的数据怎么做聚合，默认为"mean"。

官方题解

• 原来是用df的pivot函数，但是必须指定values，不然就会将未包含的列加入多层索引中。
• 复现：

• import pandas as pddef pivotTable(weather: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:pt = weather.pivot(index="month", columns="city", values="temperature")return pt