pd.pivot_table(df,index=["Manager","Rep"],values=["Price"]) “Price”列会自动计算数据的平均值,但是我们也可以对该列元素进行计数或求和。要添加这些功能,使用aggfunc和np.sum就很容易实现。 pd.pivot_table(df,index=["Manager","Rep"],values=["Price"],aggfunc=np.sum) aggfunc可以包含很多函数,...
在正式介绍数据透视表 Pivot Table 之前,我们不妨通过一个列子,来感受一下 Pivot Table 的魅力。 首先从 excel 读取一份数据集:该数据集统计了 2020 年 1 月至 6 月公司各部门制定的业绩目标以及实际完成业绩。 使用Pandas 读取上述数据集: >>importpandasaspd>>df=pd.read_excel('../data/company.xlsx',sh...
也许大多数人都有在Excel中使用数据透视表的经历,其实Pandas也提供了一个类似的功能,名为 pivot_table。虽然pivot_table非常有用,但是我发现为了格式化输出我所需要的内容,经常需要记住它的使用语法。所以,本文将重点解释pandas中的函数 pivot_table,并教大家如何使用它来进行数据分析。 如果你对这个概念不熟悉,维基百...
pt=df.pivot_table(index='商品',columns='品牌',values='销售额',fill_value=0,aggfunc='sum',margins=True,margins_name="汇总") 在jupyter中输出pt如图9所示。 图9 输出变量pt 下面给出几个筛选数据的例子,这些例子的结果都可以通过Range对象的options方法转换成Excel表格数据。 (1)仅保留汇总列的数据。
一、透视表 Excel 中有一个强大的功能 —— 数据透视表(pivot table)。 利用数据透视表可以快速的进行分类汇总,自由组合字段快速计算,而这些只需要拖拉拽就可以实现。 典型的数据格式是扁平的,只包含行和列,不方便总结信息。 而透视表可以快速抽取有用的信息。 在 Pan
也许大多数人都有在Excel中使用数据透视表的经历,其实Pandas也提供了一个类似的功能,名为 pivot_table。虽然pivot_table非常有用,但是我发现为了格式化输出我所需要的内容,经常需要记住它的使用语法。所以,本文将重点解释pandas中的函数 pivot_table,并教大家如何使用它...
pandas中的函数pivot_table可以实现数据透视表,它的参数如下,下面我们来一个个的学习。我们的数据源和上面excel的一样。 pivot_table(data, values=None, index=None, columns=None,aggfunc='mean', fill_value=None, margins=False, dropna=True, margins_name='All') ...
Pandas透视表(pivot_table)详解 介绍也许大多数人都有在Excel中使用数据透视表的经历,其实Pandas也提供了一个类似的功能,名为pivot_table。虽然pivot_table非常有用,但是我发现为了格式化输出我所需要的内容,经常需要记住它的使用语法。所以,本文将重点解释pandas中的函数pivot_table,并教大家如何使用它来进行数据分析。
2.6 pivot_table vs. groupby 2.7 query 2.8 Cheat Sheet 一、概述 1.1 什么是透视表? 透视表是一种可以对数据动态排布并且分类汇总的表格格式。或许大多数人都在Excel使用过数据透视表,也体会到它的强大功能,而在pandas中它被称作pivot_table。 1.2 为什么要使用pivot_table? 灵活性高,可以随意定制你的分析计算...
终于开始Pandas进阶内容的写作了。相信很多人都应该知道透视表,在Excel会经常去制作它,来实现数据的分组汇总统计。在Pandas中,我们把它称之为pivot_table。 一、图解Pandas透视表、交叉表 终于开始Pandas进阶内容的写作了。相信很多人都应该知道透视表,在Excel会经常去制作它,来实现数据的分组汇总统计。在Pandas中,我们...