vDataFrame.pivot

In [ ]:
vDataFrame.pivot(index: str, 
                 columns: str, 
                 values: str, 
                 aggr: str = "sum",
                 prefix: str = "")

Returns the pivot table of the vDataFrame using the input aggregation.

Parameters

Name Type Optional Description
index
str
❌
The vcolumn used to group the elements./td>
columns
str
❌
The vcolumn used to compute the different categories, which then act as the columns in the pivot table.
values
str
❌
The vcolumn whose values populate the new vDataFrame.
aggr
str
✓
The aggregation to use on "values." To use complex aggregations, you must use braces: {}. For example, to aggregate using the aggregation: x -> MAX(x) - MIN(x), write "MAX({}) - MIN({})".
prefix
str
✓
The prefix for the pivot table's column names.

Returns

vDataFrame : object result of the pivot.

Example

In [1]:
from verticapy.datasets import load_smart_meters
sm = load_smart_meters()
display(sm)
123
val
Numeric(11,7)
📅
time
Timestamp
123
id
Int
10.03700002014-01-01 01:15:002
20.08000002014-01-01 02:30:005
30.08100002014-01-01 03:00:001
41.48900002014-01-01 05:00:003
50.07200002014-01-01 06:00:005
62.30600002014-01-01 07:15:009
70.10200002014-01-01 07:45:004
80.09700002014-01-01 10:45:008
90.02900002014-01-01 11:00:000
100.50600002014-01-01 11:00:006
110.12900002014-01-01 11:15:005
120.62200002014-01-01 13:00:004
130.27700002014-01-01 13:45:000
140.23500002014-01-01 15:30:009
150.62300002014-01-01 16:45:007
161.35000002014-01-01 17:00:005
170.55900002014-01-01 17:15:001
180.37500002014-01-01 19:15:001
190.54000002014-01-01 22:30:009
200.35800002014-01-02 00:30:002
210.13900002014-01-02 01:30:003
220.05500002014-01-02 02:45:003
230.08600002014-01-02 03:00:006
240.04400002014-01-02 03:30:001
250.07300002014-01-02 03:45:008
260.10000002014-01-02 04:45:007
270.04400002014-01-02 05:30:001
280.04800002014-01-02 06:45:001
290.05500002014-01-02 06:45:005
300.08200002014-01-02 10:15:001
310.32100002014-01-02 10:45:000
320.30500002014-01-02 11:15:000
330.39700002014-01-02 12:30:005
340.35800002014-01-02 13:45:000
350.25400002014-01-02 14:30:004
360.11500002014-01-02 15:30:000
370.18500002014-01-02 15:30:007
380.52400002014-01-02 16:00:008
390.87100002014-01-02 17:45:004
401.03800002014-01-02 19:30:009
411.47800002014-01-02 19:45:006
421.77600002014-01-02 20:15:008
430.09400002014-01-03 00:30:008
440.31300002014-01-03 00:45:006
450.13300002014-01-03 01:45:009
460.06000002014-01-03 02:45:006
470.08500002014-01-03 03:15:009
480.06600002014-01-03 04:30:003
490.06800002014-01-03 04:30:001
500.06700002014-01-03 05:45:008
510.03200002014-01-03 06:30:007
520.08400002014-01-03 07:45:009
530.27200002014-01-03 07:45:002
540.07100002014-01-03 08:30:000
551.50600002014-01-03 09:15:004
560.07400002014-01-03 10:30:009
572.10800002014-01-03 11:00:004
580.10300002014-01-03 12:15:008
590.48900002014-01-03 19:45:007
600.67200002014-01-03 21:30:007
610.59100002014-01-03 22:15:005
621.93800002014-01-03 22:15:001
630.28400002014-01-03 23:30:004
640.13100002014-01-04 01:15:006
651.54600002014-01-04 01:30:001
660.36100002014-01-04 01:45:006
670.38300002014-01-04 02:15:006
680.18500002014-01-04 02:45:005
690.06200002014-01-04 05:45:008
700.26700002014-01-04 06:00:005
710.07700002014-01-04 06:45:008
720.06800002014-01-04 07:30:002
730.30900002014-01-04 07:45:004
740.15300002014-01-04 10:00:008
750.54500002014-01-04 10:45:007
761.26800002014-01-04 11:45:008
770.07600002014-01-04 12:00:002
781.36000002014-01-04 13:30:008
790.28500002014-01-04 17:15:002
800.44700002014-01-04 17:15:009
810.64100002014-01-04 18:00:004
820.82700002014-01-04 22:30:004
830.32300002014-01-04 23:45:000
840.30500002014-01-05 02:15:006
850.11100002014-01-05 04:00:009
860.07500002014-01-05 06:30:009
870.09000002014-01-05 08:00:004
880.16000002014-01-05 08:45:009
890.28100002014-01-05 10:00:003
900.58000002014-01-05 10:15:006
911.13200002014-01-05 11:30:006
920.62500002014-01-05 17:30:004
930.53700002014-01-05 19:45:004
940.54600002014-01-05 19:45:001
950.53900002014-01-05 23:30:009
960.08500002014-01-06 01:15:000
970.08700002014-01-06 02:45:008
980.06900002014-01-06 05:00:003
990.02700002014-01-06 07:45:003
1000.53000002014-01-06 07:45:002
Rows: 1-100 of 11844 | Columns: 3
In [2]:
sm.pivot(index = "time",
         columns = "id",
         values = "val",
         aggr = "sum",
         prefix = "sm_")
📅
time
Timestamp
123
sm_0
Numeric(11,7)
123
sm_1
Numeric(11,7)
123
sm_2
Numeric(11,7)
123
sm_3
Numeric(11,7)
123
sm_4
Numeric(11,7)
123
sm_5
Numeric(11,7)
123
sm_6
Numeric(11,7)
123
sm_7
Numeric(11,7)
123
sm_8
Numeric(11,7)
123
sm_9
Numeric(11,7)
12014-01-01 01:15:00[null][null]0.0370000[null][null][null][null][null][null][null]
22014-01-01 02:30:00[null][null][null][null][null]0.0800000[null][null][null][null]
32014-01-01 03:00:00[null]0.0810000[null][null][null][null][null][null][null][null]
42014-01-01 05:00:00[null][null][null]1.4890000[null][null][null][null][null][null]
52014-01-01 06:00:00[null][null][null][null][null]0.0720000[null][null][null][null]
62014-01-01 07:15:00[null][null][null][null][null][null][null][null][null]2.3060000
72014-01-01 07:45:00[null][null][null][null]0.1020000[null][null][null][null][null]
82014-01-01 10:45:00[null][null][null][null][null][null][null][null]0.0970000[null]
92014-01-01 11:00:000.0290000[null][null][null][null][null]0.5060000[null][null][null]
102014-01-01 11:15:00[null][null][null][null][null]0.1290000[null][null][null][null]
112014-01-01 13:00:00[null][null][null][null]0.6220000[null][null][null][null][null]
122014-01-01 13:45:000.2770000[null][null][null][null][null][null][null][null][null]
132014-01-01 15:30:00[null][null][null][null][null][null][null][null][null]0.2350000
142014-01-01 16:45:00[null][null][null][null][null][null][null]0.6230000[null][null]
152014-01-01 17:00:00[null][null][null][null][null]1.3500000[null][null][null][null]
162014-01-01 17:15:00[null]0.5590000[null][null][null][null][null][null][null][null]
172014-01-01 19:15:00[null]0.3750000[null][null][null][null][null][null][null][null]
182014-01-01 22:30:00[null][null][null][null][null][null][null][null][null]0.5400000
192014-01-02 00:30:00[null][null]0.3580000[null][null][null][null][null][null][null]
202014-01-02 01:30:00[null][null][null]0.1390000[null][null][null][null][null][null]
212014-01-02 02:45:00[null][null][null]0.0550000[null][null][null][null][null][null]
222014-01-02 03:00:00[null][null][null][null][null][null]0.0860000[null][null][null]
232014-01-02 03:30:00[null]0.0440000[null][null][null][null][null][null][null][null]
242014-01-02 03:45:00[null][null][null][null][null][null][null][null]0.0730000[null]
252014-01-02 04:45:00[null][null][null][null][null][null][null]0.1000000[null][null]
262014-01-02 05:30:00[null]0.0440000[null][null][null][null][null][null][null][null]
272014-01-02 06:45:00[null]0.0480000[null][null][null]0.0550000[null][null][null][null]
282014-01-02 10:15:00[null]0.0820000[null][null][null][null][null][null][null][null]
292014-01-02 10:45:000.3210000[null][null][null][null][null][null][null][null][null]
302014-01-02 11:15:000.3050000[null][null][null][null][null][null][null][null][null]
312014-01-02 12:30:00[null][null][null][null][null]0.3970000[null][null][null][null]
322014-01-02 13:45:000.3580000[null][null][null][null][null][null][null][null][null]
332014-01-02 14:30:00[null][null][null][null]0.2540000[null][null][null][null][null]
342014-01-02 15:30:000.1150000[null][null][null][null][null][null]0.1850000[null][null]
352014-01-02 16:00:00[null][null][null][null][null][null][null][null]0.5240000[null]
362014-01-02 17:45:00[null][null][null][null]0.8710000[null][null][null][null][null]
372014-01-02 19:30:00[null][null][null][null][null][null][null][null][null]1.0380000
382014-01-02 19:45:00[null][null][null][null][null][null]1.4780000[null][null][null]
392014-01-02 20:15:00[null][null][null][null][null][null][null][null]1.7760000[null]
402014-01-03 00:30:00[null][null][null][null][null][null][null][null]0.0940000[null]
412014-01-03 00:45:00[null][null][null][null][null][null]0.3130000[null][null][null]
422014-01-03 01:45:00[null][null][null][null][null][null][null][null][null]0.1330000
432014-01-03 02:45:00[null][null][null][null][null][null]0.0600000[null][null][null]
442014-01-03 03:15:00[null][null][null][null][null][null][null][null][null]0.0850000
452014-01-03 04:30:00[null]0.0680000[null]0.0660000[null][null][null][null][null][null]
462014-01-03 05:45:00[null][null][null][null][null][null][null][null]0.0670000[null]
472014-01-03 06:30:00[null][null][null][null][null][null][null]0.0320000[null][null]
482014-01-03 07:45:00[null][null]0.2720000[null][null][null][null][null][null]0.0840000
492014-01-03 08:30:000.0710000[null][null][null][null][null][null][null][null][null]
502014-01-03 09:15:00[null][null][null][null]1.5060000[null][null][null][null][null]
512014-01-03 10:30:00[null][null][null][null][null][null][null][null][null]0.0740000
522014-01-03 11:00:00[null][null][null][null]2.1080000[null][null][null][null][null]
532014-01-03 12:15:00[null][null][null][null][null][null][null][null]0.1030000[null]
542014-01-03 19:45:00[null][null][null][null][null][null][null]0.4890000[null][null]
552014-01-03 21:30:00[null][null][null][null][null][null][null]0.6720000[null][null]
562014-01-03 22:15:00[null]1.9380000[null][null][null]0.5910000[null][null][null][null]
572014-01-03 23:30:00[null][null][null][null]0.2840000[null][null][null][null][null]
582014-01-04 01:15:00[null][null][null][null][null][null]0.1310000[null][null][null]
592014-01-04 01:30:00[null]1.5460000[null][null][null][null][null][null][null][null]
602014-01-04 01:45:00[null][null][null][null][null][null]0.3610000[null][null][null]
612014-01-04 02:15:00[null][null][null][null][null][null]0.3830000[null][null][null]
622014-01-04 02:45:00[null][null][null][null][null]0.1850000[null][null][null][null]
632014-01-04 05:45:00[null][null][null][null][null][null][null][null]0.0620000[null]
642014-01-04 06:00:00[null][null][null][null][null]0.2670000[null][null][null][null]
652014-01-04 06:45:00[null][null][null][null][null][null][null][null]0.0770000[null]
662014-01-04 07:30:00[null][null]0.0680000[null][null][null][null][null][null][null]
672014-01-04 07:45:00[null][null][null][null]0.3090000[null][null][null][null][null]
682014-01-04 10:00:00[null][null][null][null][null][null][null][null]0.1530000[null]
692014-01-04 10:45:00[null][null][null][null][null][null][null]0.5450000[null][null]
702014-01-04 11:45:00[null][null][null][null][null][null][null][null]1.2680000[null]
712014-01-04 12:00:00[null][null]0.0760000[null][null][null][null][null][null][null]
722014-01-04 13:30:00[null][null][null][null][null][null][null][null]1.3600000[null]
732014-01-04 17:15:00[null][null]0.2850000[null][null][null][null][null][null]0.4470000
742014-01-04 18:00:00[null][null][null][null]0.6410000[null][null][null][null][null]
752014-01-04 22:30:00[null][null][null][null]0.8270000[null][null][null][null][null]
762014-01-04 23:45:000.3230000[null][null][null][null][null][null][null][null][null]
772014-01-05 02:15:00[null][null][null][null][null][null]0.3050000[null][null][null]
782014-01-05 04:00:00[null][null][null][null][null][null][null][null][null]0.1110000
792014-01-05 06:30:00[null][null][null][null][null][null][null][null][null]0.0750000
802014-01-05 08:00:00[null][null][null][null]0.0900000[null][null][null][null][null]
812014-01-05 08:45:00[null][null][null][null][null][null][null][null][null]0.1600000
822014-01-05 10:00:00[null][null][null]0.2810000[null][null][null][null][null][null]
832014-01-05 10:15:00[null][null][null][null][null][null]0.5800000[null][null][null]
842014-01-05 11:30:00[null][null][null][null][null][null]1.1320000[null][null][null]
852014-01-05 17:30:00[null][null][null][null]0.6250000[null][null][null][null][null]
862014-01-05 19:45:00[null]0.5460000[null][null]0.5370000[null][null][null][null][null]
872014-01-05 23:30:00[null][null][null][null][null][null][null][null][null]0.5390000
882014-01-06 01:15:000.0850000[null][null][null][null][null][null][null][null][null]
892014-01-06 02:45:00[null][null][null][null][null][null][null][null]0.0870000[null]
902014-01-06 05:00:00[null][null][null]0.0690000[null][null][null][null][null][null]
912014-01-06 07:45:00[null][null]0.53000000.0270000[null][null][null][null][null][null]
922014-01-06 09:00:00[null][null][null][null][null]0.0380000[null][null][null][null]
932014-01-06 11:00:00[null][null]0.2530000[null][null][null][null][null][null][null]
942014-01-06 11:30:00[null][null]0.5850000[null][null][null][null][null][null][null]
952014-01-06 14:45:00[null][null]1.0360000[null][null][null][null][null][null][null]
962014-01-06 17:45:00[null]0.0660000[null][null][null]0.3360000[null][null][null][null]
972014-01-06 18:30:00[null]1.1760000[null][null][null][null][null][null][null][null]
982014-01-06 19:30:00[null][null][null][null][null]1.1480000[null][null][null][null]
992014-01-06 20:15:00[null][null][null][null][null]1.7170000[null][null][null]0.2300000
1002014-01-06 21:45:000.7130000[null][null][null][null][null][null][null][null][null]
Out[2]:
Rows: 1-100 of 10835 | Columns: 11

See Also

vDataFrame.narrow Returns the Narrow table of the vDataFrame.
vDataFrame.pivot_table Draws the Pivot Table of one or two columns based on an aggregation.