df.pivot(index=["lev1","lev2"],columns=["lev3"],values="values") lev3 1 2lev1 lev21 1 0.0 1.02 2.0 NaN2 1 4.0 3.02 NaN 5.0 2、pivot_table方法(透视表) pandas.pivot_table(data,values=None,index=None,columns=None,aggfunc='mean',fill_value=None,margins=False, dropna=True,margins...
df.pivot(index='foo', columns='bar')['baz'] df.pivot(index='foo', columns='bar', values=['baz','zoo'])# Exception: Data must be 1-dimensional 五、pivot 和 pivot_table 区别 pandas.pivot的重点在于reshape, 合并同类项,所以在行与列的交叉点值的索引应该是唯一值,如果不是唯一,则会报错: ...
这是pivot_table中一个很强大的特性,所以一旦你得到了你所需要的pivot_table格式的数据,就不要忘了此时你就拥有了pandas的强大威力。 如果你想将其保存下来作为参考,那么这里提供完整的笔记:http://nbviewer.ipython.org/url/pbpython.com/extras/Pandas-Pivot-Table-Explained.ipynb 数据下载地址:http://pbpython....
对于任何仍然对pivot和pivot_table之间的区别感兴趣的人来说，主要有两个区别：
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: ...
pdpivot函数,在pivot_table的基础上进行了功能升级,不仅能实现分级求和与分级排序,还优化了视觉展示,加上了分级优先展示汇总行的功能,以及按级别分组排序,这点是excel的透视表无法做到的。 1. 函数 importpandasaspdimportnumpyasnpclasspdpivot(object):def__init__(self,df):"""作者:AnalyZL(github:https://gi...
1、透视表privot_table 当得到一张数据平面表数据时,例如: 要想实现表中一个变量与其他多个变量之间的关系,可以用pivot_table实现,table.pivot_table(index='变量1',values=[变量2]‘,’变量3‘,...,aggfunc=np.sum) 其中最后的aggfunc指的是要求的是什么,可以是求和sum,或max... 查看...
pandas.DataFrame.pivot_table() Method TheDataFrame.pivot_table()method is used to pivot the DataFrame by applying aggregation on it and it allows duplicate values or columns/indexes. Syntax DataFrame.pivot_table( values=None, index=None, columns=None, aggfunc='mean', fill_value=None, margins=...
pandas数据处理实践五(透视表pivot_table、分组和透视表实战Grouper和pivot_table),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
如果你对这个概念不熟悉,维基百科上对它做了详细的解释。顺便说一下,你知道微软为PivotTable(透视表)注册了商标吗?其实以前我也不知道。不用说,下面我将讨论的透视表并不是PivotTable。 作为一个额外的福利,我创建了一个总结pivot_table的简单备忘单。你可以在本文...