python数据分析和处理常用的第三方库是pandas，而在它其中有很多我们都没有接触和使用过的函数，而这次所要介绍的函数就是很少见的。下文会主要介绍函数pivot()的功能以及用法，想了解和学习的小伙伴可以继续阅读文章来参考一下。
一、语法和功能
df.pivot(index=None,columns=None,values=None) -> DataFrame
该函数需要通过df对去调用，并且里面所有的参数都是有默认值的非必选参数，而该函数会返回一个新的Dataframe对象。这三个参数则分别表示根据数据集中哪些索引，以及值来生成新的df对象，而所取到的数据都是列或者行之中的唯一值。
二、代码实例
df = pd.DataFrame({'foo': ['one', 'one', 'one', 'two', 'two', 'two'],
'bar': ['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C'],
'baz': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
'zoo': ['x', 'y', 'z', 'q', 'w', 't']})以上就是先创建出来了一个六行四列的df对象，并且每一列的名称和值都是不一样的。那么在调用pivot()函数之后就可以来对这个数据进行整合，代码示例如下：
df.pivot(index='foo', columns='bar', values='baz')
代码运行完成自后就会输出三列两行的结果，并且在第一列还是有两个索引。这是因为它将原本数据源之中列foo作为了新对象之中的索引，也就是用其作为行号，保留唯一值之后只有one以及two两行了。而将bar列的值为列名，那么保留唯一值就会有ABC三列。而这个行列下的数据则是有baz列中得到的，因为没有重复值所以全部都保留了下来。
以上就是关于“Python中的函数pivot()有什么用？Pandas库如何使用pivot函数”的全部内容了，希望对你有所帮助。
