WOLFRAM

Wolfram言語 ＆ システムドキュメントセンター

PivotToColumns[tab,varcol->valcol]

表形式オブジェクト tab を，新たな列のキーが列 varcol から，値が列 valcol 取られた別の表にピボットする．

PivotToColumns[tab,varcol{valcol1,valcol2,…}]

varcol からの各値に対してすべての列 valcoliの値を持つ列を作成する．

PivotToColumns[tab,{prule1,prule2,…}]

いくつかのピボット規則 pruleiを使って tab をピボットする．

詳細
Details and Options Details and Options
例題  
例  
スコープ  
アプリケーション  
ペンギン  
売上げデータ  
平均寿命  
ミード湖  
特性と関係  
関連項目
関連するガイド
履歴
引用書式

PivotToColumns

PivotToColumns[tab,varcol->valcol]

表形式オブジェクト tab を，新たな列のキーが列 varcol から，値が列 valcol 取られた別の表にピボットする．

PivotToColumns[tab,varcol{valcol1,valcol2,…}]

varcol からの各値に対してすべての列 valcoliの値を持つ列を作成する．

PivotToColumns[tab,{prule1,prule2,…}]

いくつかのピボット規則 pruleiを使って tab をピボットする．

詳細

  • PivotToColumnsは「スプレッド」および「より広くピボットする」としても知られている．
  • PivotToColumnsは，通常，観察が複数の行に散らばった構造化データのクリーニング操作として使われる．PivotToColumnsは，一つの列の値を複数の列に分けることで変数と値の役割をピボットする．
  • 結果の列キーの形式はExtendedKey[valcol,vari]になる．ここで，variは列 varcol の値である．
  • PivotFromColumnsは，事実上，PivotToColumnsの逆関数である．

例題

すべて開く すべて閉じる

例  (1)

"day"列の週日を温度の値の新規列にピボットする：

Wolfram Language code: table = ToTabular[...]
Wolfram Language code: PivotToColumns[table, "day" -> "temp"]

スコープ  (2)

表を2つの列の集合にピボットする：

Wolfram Language code: table = ToTabular[...]
Wolfram Language code: PivotToColumns[table, {"hlm" -> "temp", "horizon" -> "time"}]

表を値の2つの集合にピボットする：

Wolfram Language code: table = ToTabular[...]
Wolfram Language code: PivotToColumns[table, "day" -> {"temp", "time"}]

隣り合う各日のデータを保持する：

Wolfram Language code: PivotToColumns[table, {"day" -> "temp", "day" -> "time"}]

アプリケーション  (4)

ペンギン  (1)

Palmer Archipelagoで収集したペンギンのデータを取る：

Wolfram Language code: data = ResourceData["Sample Tabular Data: Palmer Penguins"]

PivotToColumnsを使い，"body_mass"列を性別によって2つの列に分割する：

Wolfram Language code: PivotToColumns[data, "sex" -> "body_mass"]

PairedHistogramを使って比較する：

Wolfram Language code: PairedHistogram[% -> "male", % -> "female", ChartLabels -> {"male", "female"}, PlotLabel -> "body mass"]

売上げデータ  (1)

小売りデータを取得する：

Wolfram Language code: data = Tabular[{...}]

PivotToColumnsを使って売上を都市別に分割する：

Wolfram Language code: PivotToColumns[data, "City" -> "Sales"]

"Date"を"TimeColumn"として使ってTemporalDataを作成する：

Wolfram Language code: td = FromTabular[%, "TemporalData", <|"TimeColumn" -> "Date"|>]

列のヘッダは"MetaInformation"に格納されている：

Wolfram Language code: td["MetaInformation"]

売上の時系列を可視化する：

Wolfram Language code: DateListPlot[td, PlotLegends -> Last /@ td["PathNames"]]

平均寿命  (1)

Wolfram Data RepositoryからTabularオブジェクトをダウンロードする：

Wolfram Language code: expect = ResourceData["Sample Tabular Data: Health Expenditure"]

各行が年になるように国をピボットして各国のデータを比較する：

Wolfram Language code: PivotToColumns[expect, "Country" -> {"TotalHealthExpenditure", "LifeExpectancy"}]

支出と平均寿命の列を一緒に表示する：

Wolfram Language code: PivotToColumns[expect, {"Country" -> "TotalHealthExpenditure", "Country" -> "LifeExpectancy"}]

ミード湖  (1)

ミード湖の水位の時系列：

Wolfram Language code: ts = TemporalData[TimeSeries, {{{Missing[], Quantity[708.7, "Feet"], Quantity[701.7, "Feet"], Quantity[752.4, "Feet"], Quantity[806.6, "Feet"], Quantity[909.1, "Feet"], Quantity[928.4, "Feet"], Quantity[925.9, "Feet"], Quantity[920.8, "Feet"], ... fication[DateObject[{1935, 1, 31}, "Day"], {2024, 6, 30, 0, 0, 0}, "EndOfMonth", "DayRange"]}, 1, {"Continuous", 1}, {"Discrete", 1}, 1, {ResamplingMethod -> {"Interpolation", InterpolationOrder -> 1}, ValueDimensions -> 1}}, True, 14.2];

Tabularオブジェクトを作成する：

Wolfram Language code: tab1 = ToTabular[ts, "TimeSeries"]
Wolfram Language code: tab2 = DeleteColumns[TransformColumns[tab1, {"Year" -> Function[DateValue[#Date, "Year"]], "Month" -> Function[DateValue[#Date, "MonthName"]]}], "Date"]

可視化のために，PivotToColumnsを使ってよりコンパクトな形式に変換する：

Wolfram Language code: tab3 = PivotToColumns[tab2, "Month" -> "Value"]

特性と関係  (1)

TabularオブジェクトにPivotToColumnsを使う：

Wolfram Language code: table = ToTabular[...]
Wolfram Language code: PivotToColumns[table, "day" -> "temp"]

ExtendedKeyの共通部分を削除することで列のキーを簡約する：

Wolfram Language code: RenameColumns[%, ExtendedKey["temp", a_] :> a]

PivotFromColumnsを使ってもとのTabularオブジェクトを回復する：

Wolfram Language code: PivotFromColumns[%, {"M", "Tu", "W", "Th", "F"} -> {"day", "temp"}]
Wolfram Language code: % === table
Wolfram Research (2025), PivotToColumns, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/ref/PivotToColumns.html.

テキスト

Wolfram Research (2025), PivotToColumns, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/ref/PivotToColumns.html.

CMS

Wolfram Language. 2025. "PivotToColumns." Wolfram Language & System Documentation Center. Wolfram Research. https://reference.wolfram.com/language/ref/PivotToColumns.html.

APA

Wolfram Language. (2025). PivotToColumns. Wolfram Language & System Documentation Center. Retrieved from https://reference.wolfram.com/language/ref/PivotToColumns.html

BibTeX

@misc{reference.wolfram_2026_pivottocolumns, author="Wolfram Research", title="{PivotToColumns}", year="2025", howpublished="\url{https://reference.wolfram.com/language/ref/PivotToColumns.html}", note=[Accessed: 03-November-2026]}

BibLaTeX

@online{reference.wolfram_2026_pivottocolumns, organization={Wolfram Research}, title={PivotToColumns}, year={2025}, url={https://reference.wolfram.com/language/ref/PivotToColumns.html}, note=[Accessed: 03-November-2026]}