python小技能：1行代码做数据"逆透视表"，效率翻倍！

创作立场声明：实际看下来，很有用的书籍

一维表，是非常好用的表格，可以基于此进行各种数据的计算统计。

有时候，拿到手的是二维表，需要转换成一维表之后，再进行后面的计算。

比如，下面的一个表格，表示每个人手上项目，每月的状态表，进行中，或者完成。

如果要计算，每个部门，每个人，每月手头有几件进行中，几件完成了？那么，就需要将原表转换成一维表。

原表：

逆透视之后的一维表：

在python里面，要怎么实现呢？1行代码，就可以实现！

1、导入pandas模块：

import pandas as pd

2、导入需要进行透视的表格

df=pd.read_excel(“工作 W48.xls”)
df.head()

代码解释：df.head() 查看数据表的前5行

3、数据透视：pivot_table()

df2 = pd.melt(df,id_vars=[‘责任部门’,’负责人’],var_name=’月份’,value_name=’状态’)
df2

参数解释：

id_vars=[‘责任部门’,’负责人’]：’责任部门’,’负责人’，不需要转换列

var_name=’月份’：需要转换成列的行名，设置列名为”月份“

value_name=’状态’：设置值的列名为”状态“

4、删除[“状态”]栏有空值的行：dropna()

df2=df2.dropna(subset=[“状态”])
df2

从上表，可以看到，有些行的”状态”=NaN，是空值，用dropna()函数，把空值所在的行删除。

上表：567row*4columns

删除空值行之后：316row*4columns

即删除了251行

5、保存表格：命名为“透视图’’

df.to_excel(‘透视图.xls’, index=False)

一共5行代码就可以搞定啦，而逆透视的核心代码pd.melt()只有一行，是不是很简单？

大家有更好的方法，欢迎来告诉我啊！

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