pandas.pivot_table(data, values=None, index=None, columns=None, aggfunc='mean', fill_value=None, margins=False, dropna=True, margins_name='All', observed=False, sort=True) 主要参数说明: data: 要进行汇总的DataFrame values: 需要聚合的列 index: 行索引 columns: 列索引 aggfunc: 聚合函数,默认...
pd.pivot_table(df,index=["Manager","Rep"],values=["Price"],aggfunc=np.sum) aggfunc可以包含很多函数,下面就让我们尝试一种方法,即使用numpy中的函数mean和len来进行计数。 pd.pivot_table(df,index=["Manager","Rep"],values=["Price"],aggfunc=[np.mean,len]) 如果我们想通过不同产品来分析销售情况...
pandas.pivot_table() pandas.pivot_table 是Pandas 库中的一个非常强大的函数,它允许你根据数据的某些列进行聚合,并生成一个透视表(pivot table)。透视表是数据分析中的一种常见工具,用于汇总、重组和透视数据,以便更好地理解数据的特征、趋势和关系。 def pivot_table( data: DataFrame, values=None, index=Non...
data: 要进行汇总的DataFramevalues: 需要聚合的列index: 行索引columns: 列索引aggfunc: 聚合函数,默认为meanfill_value: 填充缺失值margins: 是否添加汇总行/列dropna: 是否删除全为NaN的列 2. 基本用法示例 让我们通过一个简单的例子来了解pivot_table的基本用法: import pandas as pd import numpy as np # ...
在Pandas中,可以利用pivot_table函数实现该功能。 二、pivot_table函数介绍 使用语法: DataFrame.pivot_table(data, values=None, index=None, columns=None, aggfunc='mean', fill_value=None, margins=False, dropna=True, margins_name='All', observed=False, ...
先看一下官方文档中pivot_table的函数体:pandas.pivot_table - pandas 0.21.0 documentation pivot_table(data, values=None, index=None, columns=None,aggfunc='mean', fill_value=None, margins=False, dropna=True, margins_name='All') pivot_table有四个最重要的参数index、values、columns、aggfunc,本文以...
4.2 使用多个聚合函数 输出：5.处理缺失值 5.1 使用 fill_value 替换缺失值 输出：6.添加总计 6.1 使用 margins 添加总计 输出：7.多级索引 7.1 使用多级索引进行分组 输出：8.总结 pivot_table 是 pandas 中非常强大的工具，适用于多维数据的分析和汇总。通过合理设置 index、columns、values 和 aggfunc ...
Pandas使用pivot_table()方法和crosstab()方法实现透视表。 pivot_table()方法及参数 pivot_table()方法的语法格式如下: pandas.pivot_table(data, values=None, index=None, columns=None, aggfunc=‘mean’, fill_value=None, margins=False, dropna=True, ...
Pandas中的`pivot_table`函数是一个非常强大的工具，它能够帮助用户对数据进行多维度的分析和汇总，使得数据透视表成为探索性数据分析中的重要手段。通过使用`pivot_table`函数，我们可以轻松地对大量数据进行分组、聚合，并以一种直观的方式展示结果。此功能支持多种聚合操作，如求和、平均值、最大值、最小值等，用户...
其实Pandas有pivot、pivot_table两个函数来做数据透视,作用是一样的,只是pivot_table算是pivot的增强版,pivot_table对数据格式要求不高,而且支持aggfunc、fillvalue等参数,所以这里主要介绍pivot_table。 不过这里提一下,在使用pivot函数过程中可能会经常碰到一些异常,比如下面这个: ...