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...
# 使用pivot_table创建透视表 result = pd.pivot_table(df, values='销售额', index=['地区'], columns=['产品类别'], aggfunc=np.sum, fill_value=0)print(result)这段代码将输出一个透视表，显示了每个地区按产品类别的总销售额。总结 通过使用Pandas的`pivot_table`方法，我们可以轻松地对复杂的数据集...
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...
pd.pivot_table(df,index=[u'对手',u'主客场']) 试着交换下它们的顺序,数据结果一样: pd.pivot_table(df,index=[u'主客场',u'对手']) 看完上面几个操作,Index就是层次字段,要通过透视表获取什么信息就按照相应的顺序设置字段,所以在进行pivot之前你也需要足够了解你的数据。
在Python的Pandas中,可以用groupby方法或pivot_table函数完成分类汇总,实现数据透视表的功能。groupby是先分组,然后选择聚合函数,生成透视表。pivot_table则是直接通过设置index,columns,values,aggfunc等参数生成透视表。 一,Excel中的数据透视表 Excel中的数据透视表可以设置行(index),列(columns),值(values),并通过值...
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...
df.pivot_table(index=['region'], values=['net_profit']) 1. output 另外我们也提到了aggfunc,可以设置我们对数据聚合时进行的函数操作,通常情况下,默认的都是求平均数,这里我们也可以指定例如去计算总数, df.pivot_table(index=['region'], values=['sales'], aggfunc='sum') ...