数据透视表(Pivot Table)是一种交互式的表,可以进行某些计算,如求和与计数等。所进行的计算与数据跟数据透视表中的排列有关。 之所以称为数据透视表,是因为可以动态地改变它们的版面布置,以便按照不同方式分析数据,也可以重新安排行号、列标和页字段。每一次改变版面
读取value field的内容 可以使用PivotValueCell直接读取透视表“值”的内容 print(pt.PivotValueCell(1,1).Value) 这是读取第一个value单元格的内容,执行结果为: 1.0 筛选透视表 添加行标签筛选 pt_filter=pt.PivotFields("年龄").PivotFilters.Add2(Type=constants.xlCaptionIsLessThan,Value1="28") Valued=28...
接下来,我们使用数据透视表 Pivot Table 统计各时间段下每个部门的业绩完成度。 >>df_pivot=df.pivot_table(index='时间',columns='部门',values='完成度',aggfunc='mean')>>df_pivot df.pivot_table的计算结果将以『时间』字段为索引,以『部门』字段为列,填充的值则是字段『完成度』的平均值。 数据透视表...
pd.pivot_table(data,index=None,values=None,columns=None,aggfunc='mean',fill_value=None,margins=F...
pivot()的用途就是,将一个dataframe的记录w数据整合成表格(类似Excel中的数据透视表功能),pivot_table函数可以产生类似于excel数据透视表的结果,相当的直观。其中参数index指定“行”键,columns指定“列”键。 函数形式:pandas.pivot_table(data, values=None, index=None, columns=None, aggfunc= 'mean',fill_valu...
pivot仅适用于数据变形,即由长表变为宽表,相当于对数据进行了重组;而pivot_table除了数据重组外,还有一个额外的效果,即数据聚合,即若重组后对应的行标签和列标签下取值不唯一,此时按指定方法进行聚合;换言之,pivot能干的事情,pivot_table都能干,反之则不然。
pd.pivot_table来调用数据透视, index可以看做是pq中的分组依据字段 values可以看做是pq中的列字段 aggfunc分别是求和aggfunc=(np.sum),求平均aggfunc=(np.mean),计数aggfunc=(len),可以看做是excel透视表的值字段设置-计算类型 pivot_table模组的意义在于,大数据下的维度收缩,当数据源过于庞大时,通过py处理csv合...
pd.pivot_table(df,index=["Manager","Rep"],values=["Price"]) “Price”列会自动计算数据的平均值,但是我们也可以对该列元素进行计数或求和。要添加这些功能,使用aggfunc和np.sum就很容易实现。 pd.pivot_table(df,index=["Manager","Rep"],values=["Price"],aggfunc=np.sum) ...
pivot_table方法还支持对透视表进行统计计算,而且会新建一个列来存放计算结果。这个统计需要用到以下两个参数: q margins,设定是否添加汇总列,一般设置为True。 q margins_name,汇总列的名称。 示例代码如下: 代码语言:javascript 复制 pt3=df.pivot_table(index='商品',columns='品牌',values='销售额',fill_val...
接下来,我们使用pivot_table方法创建数据透视表。该方法接受多个参数,其中关键参数包括: index:指定透视表的行索引,用于对数据进行分组。 columns:指定透视表的列索引,用于指定要计算的汇总值。 values:指定要计算汇总值的列。 aggfunc:指定汇总函数,如sum、mean、count等。下面是一个简单的示例,演示如何使用这些参数创...