Pandas中pivot与unstack实现数据行转列详解
发布时间：2026-10-13 |
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本文详细解析Pandas中DataFrame的行转列操作，重点对比pivot与unstack两种方法。通过示例展示如何利用pivot快速重塑二维表格，并深入探讨基于层次化索引的unstack实现原理。文章包含完整代码示例及MySQL数据交互场景，帮助开发者掌握数据重塑技巧。
Pandas行转列示例与结果
假设我们需要处理如下数据表，目标是将其进行行转列操作：
具体实现代码如下：
# -*- coding:utf-8 -*-
import pandas as pd
import MySQLdb
from warnings import filterwarnings
# 由于create table if not exists总会抛出warning，因此使用filterwarnings消除
filterwarnings('ignore', category = MySQLdb.Warning)
from sqlalchemy import create_engine
import sys
if sys.version_info.major<3:
reload(sys)
sys.setdefaultencoding("utf-8")
# 此脚本适用于python2和python3
host,port,user,passwd,db,charset="192.168.1.193",3306,"leo","mysql","test","utf8"
def get_df():
global host,port,user,passwd,db,charset
conn_config={"host":host, "port":port, "user":user, "passwd":passwd, "db":db,"charset":charset}
conn = MySQLdb.connect(**conn_config)
result_df=pd.read_sql('select UserName,Subject,Score from TEST',conn)
return result_df
def pivot(result_df):
df_pivoted_init=result_df.pivot('UserName','Subject','Score')
df_pivoted = df_pivoted_init.reset_index() # 将行索引也作为DataFrame值的一部分，以方便存储数据库
return df_pivoted_init,df_pivoted
# 返回的两个DataFrame，一个是以姓名作index的，一个是以数字序列作index，前者用于unpivot，后者用于save_to_mysql
def unpivot(df_pivoted_init):
# unpivot需要进行df_pivoted_init二维表格的行、列索引遍历，需要拼SQL因此不能使用save_to_mysql存数据，这里使用SQL和MySQLdb接口存
insert_sql="insert into test_unpivot(UserName,Subject,Score) values "
# 处理值为NaN的情况
df_pivoted_init=df_pivoted_init.fillna(0)
for col in df_pivoted_init.columns:
for index in df_pivoted_init.index:
value=df_pivoted_init.at[index,col]
if value!=0:
insert_sql=insert_sql+"('%s','%s',%s)" %(index,col,value)+','
insert_sql = insert_sql.strip(',')
global host, port, user, passwd, db, charset
conn_config = {"host": host, "port": port, "user": user, "passwd": passwd, "db": db, "charset": charset}
conn = MySQLdb.connect(**conn_config)
cur=conn.cursor()
cur.execute("create table if not exists test_unpivot like TEST")
cur.execute(insert_sql)
conn.commit()
conn.close()
def save_to_mysql(df_pivoted,tablename):
global host, port, user, passwd, db, charset
"""
只有使用sqllite时才能指定con=connection实例，其他数据库需要使用sqlalchemy生成engine，engine的定义可以添加?来设置字符集和其他属性
"""
conn="mysql://%s:%s@%s:%d/%s?charset=%s" %(user,passwd,host,port,db,charset)
mysql_engine = create_engine(conn)
df_pivoted.to_sql(name=tablename, con=mysql_engine, if_exists='replace', index=False)
# 从TEST表读取源数据至DataFrame结构
result_df=get_df()
# 将源数据行转列为二维表格形式
df_pivoted_init,df_pivoted=pivot(result_df)
# 将二维表格形式的数据存到新表test中
save_to_mysql(df_pivoted,'test')
# 将被行转列的数据unpivot，存入test_unpivot表中
unpivot(df_pivoted_init)执行后的结果如下所示：
使用pivot方法进行数据重塑
接下来介绍Pandas DataFrame类中内置的pivot方法：
该方法的签名定义为：DataFrame.pivot(index=None, columns=None, values=None)：
其功能是返回一个由指定的索引/列值重新组织后的DataFrame。
该方法仅包含三个参数，原因在于pivot后的结果必然是一个二维表格，只需指定行索引、列名及其对应的值即可。此外，由于结果限定为二维结构，在unpivot（逆转换）过程中，如is_pass这样的列将会丢失，因此在初始查询阶段我便未包含该列。
基于层次化索引的unstack方法
补充说明如下：
在学习Pandas层次化索引时，我发现了两个同样可用于行列互转的有趣函数，其用法如下：（许久之后我才意识到，pivot实际上只是unstack的一个封装快捷方式，其本质是先通过set_index建立层次化索引，再调用unstack进行重塑，正如我在下方示例中所演示的操作）
# -*- coding:utf-8 -*-
import pandas as pd
import MySQLdb
from warnings import filterwarnings
# 由于create table if not exists总会抛出warning，因此使用filterwarnings消除
filterwarnings('ignore', category = MySQLdb.Warning)
from sqlalchemy import create_engine
import sys
if sys.version_info.major<3:
reload(sys)
sys.setdefaultencoding("utf-8")
# 此脚本适用于python2和python3
host,port,user,passwd,db,charset="192.168.1.193",3306,"leo","mysql","test","utf8"
def get_df():
global host,port,user,passwd,db,charset
conn_config={"host":host, "port":port, "user":user, "passwd":passwd, "db":db,"charset":charset}
conn = MySQLdb.connect(**conn_config)
result_df=pd.read_sql('select UserName,Subject,Score from TEST',conn)
return result_df
def pivot(result_df):
df_pivoted_init=result_df.pivot('UserName','Subject','Score')
df_pivoted = df_pivoted_init.reset_index() # 将行索引也作为DataFrame值的一部分，以方便存储数据库
return df_pivoted_init,df_pivoted
# 返回的两个DataFrame，一个是以姓名作index的，一个是以数字序列作index，前者用于unpivot，后者用于save_to_mysql
def unpivot(df_pivoted_init):
# unpivot需要进行df_pivoted_init二维表格的行、列索引遍历，需要拼SQL因此不能使用save_to_mysql存数据，这里使用SQL和MySQLdb接口存
insert_sql="insert into test_unpivot(UserName,Subject,Score) values "
# 处理值为NaN的情况
df_pivoted_init=df_pivoted_init.fillna(0)
for col in df_pivoted_init.columns:
for index in df_pivoted_init.index:
value=df_pivoted_init.at[index,col]
if value!=0:
insert_sql=insert_sql+"('%s','%s',%s)" %(index,col,value)+','
insert_sql = insert_sql.strip(',')
global host, port, user, passwd, db, charset
conn_config = {"host": host, "port": port, "user": user, "passwd": passwd, "db": db, "charset": charset}
conn = MySQLdb.connect(**conn_config)
cur=conn.cursor()
cur.execute("create table if not exists test_unpivot like TEST")
cur.execute(insert_sql)
conn.commit()
conn.close()
def save_to_mysql(df_pivoted,tablename):
global host, port, user, passwd, db, charset
"""
只有使用sqllite时才能指定con=connection实例，其他数据库需要使用sqlalchemy生成engine，engine的定义可以添加?来设置字符集和其他属性
"""
conn="mysql://%s:%s@%s:%d/%s?charset=%s" %(user,passwd,host,port,db,charset)
mysql_engine = create_engine(conn)
df_pivoted.to_sql(name=tablename, con=mysql_engine, if_exists='replace', index=False)
# 从TEST表读取源数据至DataFrame结构
result_df=get_df()
# 将源数据行转列为二维表格形式
df_pivoted_init,df_pivoted=pivot(result_df)
# 将二维表格形式的数据存到新表test中
save_to_mysql(df_pivoted,'test')
# 将被行转列的数据unpivot，存入test_unpivot表中
unpivot(df_pivoted_init)上述操作利用了Pandas的层次化索引，这实际上也是层次化索引的主要用途之一。结合本例，我们可以将代码改写为如下形式：
result_df=pd.read_sql('select UserName,Subject,Score from TEST',conn)
# 在从数据库中获取的数据格式是这样的：
UserName Subject Score
0 张三 语文 80.0
1 张三 数学 90.0
2 张三 英语 70.0
3 张三 生物 85.0
4 李四 语文 80.0
5 李四 数学 92.0
6 李四 英语 76.0
7 王五 语文 60.0
8 王五 数学 82.0
9 王五 英语 96.0
10 王五 生物 78.0
# 如果要使用层次化索引，那么我们只需要把UserName和Subject列设置为层次化索引，Score为其对应的值即可，我们借用set_index()函数：
df=result_df.set_index(['UserName','Subject'])
In [112]: df.unstack()
Out[112]:
Score
Subject 数学 生物 英语 语文
UserName
张三 90.0 85.0 70.0 80.0
李四 92.0 NaN 76.0 80.0
王五 82.0 78.0 96.0 60.0
# 使用stack可以将unstack的结果转回来，这样就也在形式上实现了行列互转，之后的操作基本一致了。以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也欢迎大家多多支持本站。
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