与此同时,series因为只有一列,所以数据类型自然也就只有一种,pandas为了兼容二者,series的数据类型属性既可以用dtype也可以用dtypes获取;而dataframe则只能用dtypes。 index/columns/values,分别对应了行标签、列标签和数据,其中数据就是一个格式向上兼容所有列数据类型的array。为了沿袭字典中的访问习惯,还可以用keys()访...
:[10,20,30,40,50,60]})# 创建透视表pivot_table=df.pivot_table(values='D',index='A',colum...
计算每个州销售总额和利润总额 result1=pd.pivot_table(data,index='洲',values=['销售额','利润']...
describe函数 """ describe() count 该列的非NaN的个数 mean 平均值 std 标准差 min 最小值 25% 1/4分位数 50% 2/4分位数 75% 3/4分位数 max 最大值 其他 count 统计个数 sum 求和 mean
new=pd.pivot_table(df,#表名index=[column],#索引,行分类,必须值,可以放多个值columns=[column],#列,列分类,可选值,可以多个值values=[column],#计算值的列,可以放多个值aggfunc=lambda x:x.value_counts().count()#方式1,单个值aggfunc=[np.sum,np.mean]#方式2,多个值aggfunc={column1:[np.sum,np...
pivot_table函数参数列表如下: 在以上参数中,最重要的有4个: values:用于透视统计的对象列名 index:透视后的行索引所在列名 columns:透视后的列索引所在列名 aggfunc:透视后的聚合函数,默认是求均值 这里仍然以求各班每门课程的平均分为例,则应用pivot_table实现此功能的语句为: ...
pd.pivot_table(df, values=["数学","语文","英语"], index=["姓名"], columns=["年级"]) 4. 同比和环比 同比和环比是统计中经常用到的概念,用来评估数据的变化情况。 同比一般指跟上一年度同一时期统计的数据的比较,环比一般指跟上一次统计的数据的比较。
'''df_jishu_2=df_jishu_1.pivot_table(index='行',columns='列',values='值',aggfunc=[len,'count',np.count_nonzero],margins=True)df_jishu_2.columns.names=['计数函数','数据类型']df_jishu_2''' 笔记1 计数函数 不同于 计算函数
df2 = ( pd.DataFrame({ 'X' : ['X1', 'X1', 'X1', 'X1'], 'Y' : ['Y2', 'Y1', 'Y1', 'Y1'], 'Z' : ['Z3', 'Z1', 'Z1', 'Z2'] }) ) g = df2.groupby('X') pd.pivot_table(g, values='X', rows='Y', cols='Z', margins=False, aggfunc='count') 返回...
df.pivot_table(values='value', index='index_column', columns='column_name', aggfunc='function_name')数据合并函数说明 pd.concat([df1, df2]) 将多个数据框按照行或列进行合并; pd.merge(df1, df2, on=column_name) 按照指定列将两个数据框进行合并。实例...