pd.pivot_table(df, values='D', index=['A', 'B'], columns=['C'], aggfunc=np.sum, fill_value=0) # 可以使用fill_value参数填充缺失的值 pd.pivot_table(df, values=['D', 'E'], index=['A', 'C'], aggfunc={'D': np.mean, 'E': np.mean}) # 通过对多个列取平均值进行聚合 ...
sudo yum install postgresql12-contrib 然后再次执行上面的 create extension 命令安装 tablefunc 模块。 接下来就可以通过 crosstab 函数将行转换成列,例如: select * from crosstab( selectproduct||′−′||channelpc,product,channel,tochar(saledate,′YYYYMM′),sum(amount)fromsalesdatagroupbyproduct||′...
1透视表数据透视表(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。 数据分析中的透析表十分强大,甚至可以说是相当于分组聚...
DataFrame.pivot_table(self, values=None, index=None, columns=None, aggfunc='mean', fill_value=None, margins=False, dropna=True, margins_name='All', observed=False) → 'DataFrame'[source] 创建电子表格样式的pivot table作为DataFrame。 pivot table中的级别将存储在结果DataFrame的索引和列上的MultiInde...
(df.pivot_table(index='Student_id', # group under each student id columns='activity_month', # month short name as new columns values='activity_date', # aggregate on dates aggfunc='nunique', #activities on the same date counted once fill_value=0) .rename_axis(columns=None) ) print(...
valueOf(String) - Static method in enum oracle.adf.view.faces.bi.event.pivotTable.SortEvent.SortType Returns the enum constant of this type with the specified name. valueOf(String) - Static method in enum oracle.adf.view.faces.bi.model.PivotableQueryDescriptor.PivotOperation Returns the enum ...
SUBTITLE_NAME, TITLE, TITLE_NAME, TOOLTIP_NAME, VE_AUTO, VE_BEVEL, VE_GLOW, VE_MAX, VE_MIN, VE_NONE, VE_SFX_MAX, VE_SFX_MIN, VE_SHADOW, VIEW_FORMAT_NAME, VIEW_STYLE_NAME, VIEW_TYPE_CROSSTAB, VIEW_TYPE_GAUGE, VIEW_TYPE_GRAPH, VIEW_TYPE_PAGINGCONTROL, VIEW_TYPE_TABLE, VISUAL_EF...
crosstab / pivot pivot 字段合并 重命名 每列重新排序 数据清洗 删除掉文本中的数字 文本分割 split() re.split() 多层索引 开头常见设置 # 显示所有行/列 pd.set_option('display.max_columns', None) # 显示所有列 pd.set_option('display.max_rows', None) # 显示所有行 ...
Pandas是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。pandas.DataFrame.join()用于将两个DataFrame对象按照它们的索引(index)或者某个特定的列(column)进行连接。连接操作可以类比于SQL中的JOIN操作,可以将两个DataFrame的数据合并起来。本文主要介绍一下Pandas中pandas.DataFrame.join方法的使用。
pandas.read_sql_query 是 Python Pandas 库中的一个函数,用于从数据库中执行 SQL 查询并将结果直接加载到 pandas 的 DataFrame 中。这个函数非常实用,因为可以利用 SQL 语句的强大功能来进行数据筛选、处理,之后在 Python 环境中进一步分析和处理这些数据。本文主要介绍一下Pandas中read_sql_query方法的使用。