pivot_table有很多参数,其中有5个尤为重要,分别是data、index、values、columns和aggfunc,下面简单介绍。 • data:数据源,就是要分析的DataFrame对象。如果这个函数是以DataFrame对象中的一个方法的身份出现,那么这个数据源就是这个DataFrame对象本身,因此也就没有这个所谓的data参数了。 • values:指定要就要的数据...
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...
pandas之DataFrame绘图 我们知道Pandas库中有两种数据结构一种是Series结构类型的数据,还有一个种就是DataFrame类型的数据,那么今天我们就来聊一聊DataFrame结构类型的数据绘图。 我们先来看一个最简单的例子。试试我们的小心脏会不会跳动,哈哈。直接上干货,代码如下: 如果您对DataFrame有点陌生,啊哈,去百度一下了。
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 参数解读: index,columns,values...
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, ...
pivot_table import pandas as pd df = pd.DataFrame({ "x": ['a', 'b', 'a', 'a', 'b'], "y": [1, 2, 3, 2, 1], "z": [3, 1, 5, 1, 7], }) # 通过pivot_table,这个方法是pd下面的 # 指定df、index(相当于groupby中的参数by)、values(要聚合的列)、aggfunc(聚合函数)得到...
DataFrame.pivot_table(values=None, index=None, columns=None, aggfunc='mean', fill_value=None, margins=False, dropna=True, margins_name='All', observed=False) Parameters values:It represents the column to aggregate, which is optional.
pd.pivot_table(df.head(10), values='销售目标', index=['订单日期','类别'], columns=['细分'], aggfunc=np.sum, fill_value=0) 现在按年份来统计销售数据,注意此时的aggfunc参数,当参数值包含列表时,在结果DataFrame中就会显示函数名称。 pd.pivot_table(...
pandas Dataframe 中groupby和pivot_table的区别pivot_table和groupby都是用来聚合 Dataframe 的。区别只是...
2. pandas透视表(pivot_table)的主要参数及其作用 data:需要透视的DataFrame。 values:要聚合的值的列名列表,默认为所有数值列。 index:用于生成数据透视表索引的列名列表。 columns:用于生成数据透视表列标签的列名列表。 aggfunc:用于聚合的函数,默认为'mean',即求平均值。也可以是其他函数如'sum'、'count'、'max...