# 高级聚合pd.pivot_table(df,index=['A','B'],# 指定多个索引columns=['C'],# 指定列values='D',# 指定数据值aggfunc=np.sum,# 指定聚合方法为求和fill_value=0,# 将聚合为空的值填充为0margins=True# 增加行列汇总)# 使用多个聚合计算pd.pivot_table(df,index=['A','B'],# 指定多个索引column...
pd.pivot_table(df,index=["Name"]) 此外,你也可以有多个索引。实际上,大多数的pivot_table参数可以通过列表获取多个值。 pd.pivot_table(df,index=["Name","Rep","Manager"]) 这样很有趣但并不是特别有用。我们可能想做的是通过将“Manager”和“Rep”设置为索引来查看结果。 要实现它其实很简单,只需要...
图3 df.pivot_table()生成数据透视表 图4 pivot中存在重复数据报错
pivot_table函数:pivot_table函数也可以实现从DataFrame中选择特定部分的行到列的转换。不同于pivot函数,pivot_table函数可以进行聚合操作,将多个值映射到同一行和列组合上。 以下是pivot_table函数的一些常用参数和作用: - index:用作新DataFrame的索引的列或列列表。 - columns:新DataFrame的列名称是从原始DataFrame的...
pivot的index是不支持多个的，而pivot_table支持，另外pivot_table提供的aggfuc，fill_value等参数在实际...
pivot_table index参数:分类条件 values:对计算数据进行筛选 aggfunc:对数据聚合时进行的函数操作 # 默认为均值 columns: 可以设置列的层次(对values字段进行分类) fill_values:把nan变成0 """ df.pivot_table(index=["列名1","列名2"], values=["列名3","列名4"], ...
pd.pivot_table(data,index=None,columns=None, values=None,aggfunc='mean', margins=False,margins_name='All', dropna=True,fill_value=None) 2)对比excel,说明上述参数的具体含义 参数说明: data 相当于Excel中的"选中数据源"; index 相当于上述"数据透视表字段"中的行; ...
left_on=None, right_on=None:指定左右键 交叉表:交叉表用于计算一列数据对于另外一列数据的分组个数(寻找两个列之间的关系) pd.crosstab(value1, value2) DataFrame.pivot_table([], index=[]) 分组API DataFrame.groupby(key, as_index=False) key:分组的列数据,可以多个...
Qt中的表格控件可以通过从QTableView或QTableWidget派生子类实现。其中，QTableWidget只是对QTableView的一种...