在Python进行数据透视,使用pivot_table函数必须指定透视的行和列。A.正确B.错误的答案是什么.用刷刷题APP,拍照搜索答疑.刷刷题(shuashuati.com)是专业的大学职业搜题找答案,刷题练习的工具.一键将文档转化为在线题库手机刷题,以提高学习效率,是学习的生产力工具
print(pivot_table) 在这个示例中,我们首先导入了pandas库并创建了一个示例数据集。然后,我们使用pivot_table()函数创建了一个数据透视表,其中值来自'D'列,行索引是'A'和'B'列的组合,列索引是'C'列的值,聚合函数是求和(aggfunc=np.sum)。
在Python使用pivot_table函数进行数据透视,pivot_table函数默认透视的方法是取( ),默认透视的值的数字列。A.众数B.中位数C.总值D.平均值的答案是什么.用刷刷题APP,拍照搜索答疑.刷刷题(shuashuati.com)是专业的大学职业搜题找答案,刷题练习的工具.一键将文档转化为在线
df_pivot = pd.pivot_table(df,index=['City'],values=['Sales'],aggfunc=np.sum) 想要获取第1列和第3列,但不知道如何使用Python获取第2列。有什么明智的方法吗?谢谢! -P E 2个回答 3 使用GroupBy.agg和命名的聚合: df.groupby('City').agg(Names = ('Salesman', list), Sum_Sales=('Sales', ...