values:指定填充到新表格交叉位置上的数值列名。 aggfunc:指定对重复的行列交叉位置上的数值进行聚合的函数,默认为numpy.mean。 Pandas DataFrame的pivot操作适用于需要将长格式数据转换为宽格式数据的场景,例如将某个时间段内的销售数据按照产品进行分组,以产品为行索引、时间为列索引,填充销售额到交叉位置上
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...
table = pd.pivot_table( df, values='薪资', index=['部门', '职位'], columns=['性别'], aggfunc='sum')pivot_table参数含义说明：data: 输入的DataFrame数据。values: 需要聚合的列。可以是单个或多个列名。index: 用于分组的列，透视表的行标签。columns: 用于分组的列，透视表的列标...
We can create a Pandas pivot table with multiple columns and return reshaped DataFrame. By manipulating given index or column values we can reshape the
pandas.DataFrame.pivot() 是 Pandas 中用于重塑(reshape)数据表结构的函数,它根据列的值将数据 旋转 ,以生成新的列和索引。这在处理多维交叉表或透视表时特别有用。本文主要介绍一下Pandas中pandas.DataFrame.pivot方法的使用。 DataFrame.pivot(self, index=None, columns=None, values=None) → 'DataFrame'[sour...
Python扩展库pandas的DataFrame对象的pivot()方法可以对数据进行行列互换,或者进行透视转换,在有些场合下分析数据时非常方便。 DataFrame对象的pivot()方法可以接收三个参数,分别是index、columns和values,其中index用来指定转换后DataFrame对象的纵向索引,columns用来指定转换后DataFrame对象的横向索引或者列名,values用来指定转换...
DataFrame.pivot_table(values=None, index=None, columns=None, aggfunc='mean', fill_value=None, margins=False, dropna=True, margins_name='All', observed=False, sort=True) 看之前建议先看pd.pivot的介绍,pivot_table就是在pivot的基础上加上了透视后聚合统计,排序等功能 ...
DataFrame.pivot_table(values=None, index=None, columns=None, aggfunc='mean', fill_value=None, margins=False, dropna=True, margins_name='All', observed=False, sort=True) 创建一个 spreadsheet-style 数据透视表作为 DataFrame。 数据透视表中的级别将存储在结果 DataFrame 的索引和列上的 MultiIndex 对...
DataFrame.pivot(self, index=None, columns=None, values=None) Parameters: Returns:DataFrame Returns reshaped DataFrame. Raises:ValueError- When there are any index, columns combinations with multiple values. DataFrame.pivot_table when you need to aggregate. ...
pandas.core.frame.DataFrame >>> result_pivot 让我们比较一下这两个函数的语法。在groupby()中,我们将要分组的列放在括号中,而在pivot_table()中,等价的参数是index。在groupby()中,为了选择要聚合的列,我们使用括号进行子集选择,而在pivot_table()中,我们将其传递给values参数。最后,为了选择聚合函数,在groupby...