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Python数据中长格式如何变为宽格式，相信很多没有经验的人对此束手无策，为此本文总结了问题出现的原因和解决方法，通过这篇文章希望你能解决这个问题。
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pivot
pandas使用版本0.22
melt()的逆操作在Pandas中对应为 pivot()，它也是一个设计上的顶层函数，工程位置如下：
Pandas
|
pivot()
它能变形长格式表为宽格式。
pivot英文解释为：axisconsisting of a short shaft that supports something that turns 包含短柄的轴，支持物体转动。怎么理解？
图1
图2
图1到图2，就是Pandas中的pivot操作。
函数原型
主要参数：
index 指明哪个列变为新DataFrame的index，注意是哪个，而不是哪些；
columns 指明哪个列变为columns；
values 指明哪些列变为新DataFrame的数据域，如果不指明，则默认除了被指明index和columns的其他列。
上面图1到图2的变换如下，并未指明values参数，其他列全部按照层级罗列。明显地，列变宽了，变为宽格式了。
如果只想获取某一个系列，比如baz系列，执行如下操作：
图2变化为如下：
异常
pivot操作在实际应用中，可能会出现异常，原因是被选为index和columns的交叉点值应该不是唯一值。
如上，[one,A] 取值为1或2，不唯一。因此，调用如下操作，会报异常。
异常如下，
以上就是pivot使用细节，注意到pivot函数是没有聚合功能的。pandas中pivot_table()提供了聚合函数，实现聚合功能。
虽然只是一个简单的函数，但是却能够快速地对数据进行强大的分析。要想用透，需要多思考，尽量应用到实际场景中。
看完上述内容，你们掌握Python数据中长格式如何变为宽格式的方法了吗？如果还想学到更多技能或想了解更多相关内容，欢迎关注创新互联行业资讯频道，感谢各位的阅读！