小呆学データ分析-pandasのpivotを用いてデータ再構築を行う

データ再構築の適用シーン
例
小呆は小瓜について株を売っていて、毎回の操作はすべて詳しい記録を行って、数ヶ月で小呆は自分の株を買う収益と株を売る技巧を見たいと思って、そこで小呆はまず普段の記録を開けて、状況を見ました:stock.csv

date,item,stock1,stock2
2018-03-31,buy into,2710.,1669.
2018-03-31,sell,2708.,1826.
2018-06-30,buy into,2686.,1806
2018-06-30,sell,2700.,1820.
2018-09-30,buy into,2695.,1810.
2018-09-30,sell,1680.,1800.

ぼんやりpythonを開いてコードを書きます

import pandas as pd
stk = pd.read_csv('stock.csv') 
print(stk)

結果とstock.csvの内容は同じで、正しい以上、今すぐ少し変化しましょう.今回は自信満々で、彼はどうすればいいか知っています.前回メロンが階層化インデックスを言ったとき、処理前に並べ替えると言ったデータがたくさんあったので、今回ももちろんデータの並べ替えに使いました.
呆ちゃんはまずdateとitemをインデックスにしようとコードを書きました

stk2 = stk.set_index(['date', 'item'])

結果は次のとおりです.

                     stock1  stock2
date       item                    
2018-03-31 buy into  2710.0  1669.0
           sell      2708.0  1826.0
2018-06-30 buy into  2686.0  1806.0
           sell      2700.0  1820.0
2018-09-30 buy into  2695.0  1810.0
           sell      1680.0  1800.0

ぼうっとしてその日の処理の妹の成绩のまとめの方法を思い出して、その技术を使うことができて、そこでコードを书きます

print(stk2.unstack())

結果は次のとおりです.

             stock1                  stock2               
item      buy into    sell   buy into     sell
date                                                      
2018-03-31   2710.0  2708.0   1669.0   1826.0
2018-06-30   2686.0  2700.0   1806.0   1820.0
2018-09-30   2695.0  1680.0   1810.0   1800.0

この时、瓜ちゃんが来てコードを见て、いつもぼんやりしていると言って、そんなに面倒ではありません.この操作はpivotでいいです.

print(stk.pivot('date', 'item'))

結果もそうでした.なるほど.いずれにしてもボケはこの表を見て、自分がstock 1に投資して損をしたことに気づいて、stock 2に投資して利益を得て、総じてお金を稼いだのです.呆然とうなずいて微笑んだ.
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