python中pivot（）函数基础知识点
不同于以往为⼤家介绍的函数使⽤，我们利⽤pivot函数可以实现的⽅式，就是⽤来重塑数据使⽤的，在python的使⽤上并不常见，但是如果需要利⽤这种功能，基本上能够被我们选择调⽤的函数，pivot函数⼀定是榜上有名，下⾯我们就围绕着该函数，给⼤家做详细的内容讲解，⼀起来看下吧。
函数语法：
pivot()
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参数：
python基础知识整理
Index、columns需要注意的是前者是可选参数，后者是必选参数。
使⽤实例：
import pandas as pd
法的同一性ad_csv("user_label_part1.csv",sep=',',encoding='gbk')
注意点：
数据分析的时候要记得将pivot结果reset_index()
函数使⽤：
df.head(10)
temp=df.pivot(index='user_log_acct',columns='item_third_cate_cd',values='label')
<_csv("res.csv",sep=',',encoding='gbk')已知一系列数据用matlab画图
df.head(3)
Python的pivot函数结构讲解
pivot(index=None, columns=None, values=None)
index: 可选参数。设置新dataframe的⾏索引，如果未指明，就⽤当前已存在的⾏索引。
columns：必选参数。⽤来设置作为新dataframe的列索引。
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values：可选参数。在原dataframe中选中某⼀列/⼏列的值，使其在新dataframe的列⾥显⽰。如果不
指定，则默认将原dataframe中所有的列都显⽰，这⾥需要注意：为了将所有的值都显⽰出来，就会出现多层⾏索引的情况。
以上就是python中pivot()函数基础知识点的详细内容，更多关于python中pivot()函数是什么的资料请关注其它相关⽂章！
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