• Exemplo: Converter tabela dinâmica em DataFrame

É possível utilizar a seguinte sintaxe para converter uma tabela dinâmica do pandas num DataFrame do pandas:

 df = pivot_name. reset_index () 

O exemplo seguinte mostra como utilizar esta sintaxe na prática.

Exemplo: Converter tabela dinâmica em DataFrame

Suponhamos que temos o seguinte DataFrame do pandas:

 import pandas as pd #create DataFrame df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'], ' position ': ['G', 'G', 'F', 'F', 'G', 'G', 'F', 'F'], ' points ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]}) #view DataFrame df team position points 0 A G 11 1 A G 8 2 A F 10 3 A F 6 4 B G 6 5 B G 5 6 B F 9 7 B F 12 

Podemos utilizar o seguinte código para criar uma tabela dinâmica que apresenta a média de pontos marcados por equipa e posição:

 #Criar tabela dinâmica df_pivot = pd. pivot_table (df, values="points", index="team", columns="position") Ver tabela dinâmica df_pivot position F G team A 8.0 9.5 B 10.5 5.5 

Podemos então utilizar o reset_index() para converter esta tabela dinâmica num DataFrame do pandas:

 #converter tabela dinâmica em DataFrame df2 = df_pivot. reset_index () #ver DataFrame df2 equipa F G 0 A 8.0 9.5 1 B 10.5 5.5 

O resultado é um DataFrame do pandas com duas linhas e três colunas.

Também podemos utilizar a seguinte sintaxe para renomear as colunas do DataFrame:

 #converter a tabela dinâmica em DataFrame df2. columns = [' team ', ' Forward_Pts ', ' Guard_Pts '] #ver DataFrame atualizado df2 team Forward_Pts Guard_Pts 0 A 8.0 9.5 1 B 10.5 5.5