极客笔记pandas将透视表还原
在数据分析和处理中，透视表是一种非常常见的数据处理方式，可以帮助我们从不同的角度去观察数据。透视表可以对数据进行重塑和重新排列，使得数据更加直观和易于分析。但是有时候我们需要将透视表还原成原始的数据形式，从而进行进一步的分析或处理。本文将针对这一问题展开讨论，介绍如何使用pandas库将透视表还原成原始数据。
1. 什么是透视表
透视表（Pivot Table）是一种数据汇总工具，可以对数据进行聚合、拆分、统计和分组。透视表通常以行和列的形式展现数据，通过交叉汇总来展示数据的关系，帮助用户更好地理解数据。
在pandas中，可以通过pivot_table()方法来创建透视表。下面是一个简单的示例：
import pandas as pd
data = {'A': ['foo', 'foo', 'foo', 'bar', 'bar', 'bar'],
'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'one', 'one'],
'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
'D': [10, 20, 30, 40, 50, 60]}
df = pd.DataFrame(data)
pivot_table = df.pivot_table(index='A', columns='B', values='C', aggfunc='sum')
print(pivot_table)
上面的代码创建了一个透视表，以’A’列为行索引，’B’列为列索引，’C’列为值，并对’C’列进行求和运算。运行结果如下：
B one two
A
bar 51 40
foo 3 3
2. 逆转透视表
有时候我们需要将透视表还原成原始的数据形式，pandas提供了pd.melt()方法来实现这一目的。pd.melt()方法可以将透视表还原成原始数据形式，具体操作如下：
melted_df = pd.melt(pivot_table.reset_index(), id_vars=['A'], value_vars=['one', 'two'], value_name='C')
melted_df = melted_df.dropna()
print(melted_df)
上面的代码中，首先对透视表进行了重置索引操作，然后使用pd.melt()方法将透视表还原成原始数据形式，并指定了’A’列为id，’one’和’two’列为value，’C’列为值。最后使用dropna()方法删除空值，得到了还原后的数据。运行结果如下：
A B C
0 bar one 51
1 foo one 3
2 bar two 40
3 foo two 3
3. 案例分析
接下来我们通过一个具体的案例来演示如何将透视表还原成原始数据。假设我们有如下的透视表：
import pandas as pd
data = {'A': ['foo', 'foo', 'foo', 'bar', 'bar', 'bar'],
'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'one', 'one'],
'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
'D': [10, 20, 30, 40, 50, 60]}
df = pd.DataFrame(data)
pivot_table = df.pivot_table(index='A', columns='B', values='C', aggfunc='sum')
print(pivot_table)
得到的透视表如下所示：
B one two
A
bar 51 40
foo 3 3
现在我们需要将这个透视表还原成原始的数据形式，具体操作如下：
melted_df = pd.melt(pivot_table.reset_index(), id_vars=['A'], value_vars=['one', 'two'], value_name='C')
melted_df = melted_df.dropna()
print(melted_df)
运行结果如下：
A B C
0 bar one 51
1 foo one 3
2 bar two 40
3 foo two 3
通过上面的操作，我们成功将透视表还原成原始的数据形式，可以进一步分析处理这些数据。
4. 总结
本文介绍了如何使用pandas库将透视表还原成原始数据。通过pd.melt()方法，我们可以轻松地将透视表转换为原始的数据形式，方便进行后续的数据分析和处理。