Pandasのメソッド説明 pandas.pivot
Pandasのpandas.pivotメソッドは、データフレーム内のデータをピボットテーブル形式に変換するためのメソッドです。ピボットテーブルは、行と列の交差点に値を配置し、データを集計して要約統計情報を計算するのに役立ちます。pivotメソッドは、データを変換し、集計するための一般的な方法の1つです。以下は、pandas.pivotメソッドの基本的な使い方と主要なパラメータの説明です。
基本的な使用法:
python
import pandas as pd
# サンプルデータフレームを作成
data = {'Date': ['2023-01-01', '2023-01-02', '2023-01-01', '2023-01-02'],
'Category': ['A', 'A', 'B', 'B'],
'Value': [10, 20, 30, 40]}
df = pd.DataFrame(data)
# ピボットテーブルを作成
pivot_table = df.pivot(index='Date', columns='Category', values='Value')
# ピボットテーブルを表示
print(pivot_table)
この例では、pandas.pivotメソッドを使用して、元のデータフレームdfをピボットテーブルに変換しました。indexパラメータには行のインデックスとして使用する列（ここでは’Date’列）を指定し、columnsパラメータには列のヘッダーとして使用する列（ここでは’Category’列）を指定し、valuesパラメータにはピボットテーブルの値として使用する列（ここでは’Value’列）を指定します。
注意事項:
pivotメソッドは、元のデータフレーム内の組み合わせが一意であることを前提としています。つまり、同じ行と列の組み合わせが複数存在する場合にはエラーが発生します。
重要なポイント:
pivotメソッドは、ユーザーがピボットテーブル形式のデータを作成するのに便利ですが、元のデータが重複した行を含む場合にはエラーが発生します。この場合、pivot_tableメソッドを使用するか、重複した値を処理する必要があります。