unstack():将最内层的行索引还原成列索引(默认最内层索引level=-1,可指定level=0为最外层索引);直观理解index to column pivot():将某列的值设置为行索引、列索引以及对应的值;直观理解column values to index, to column, to value melt():将特定列指定为标识符,特定列作为数值;直观理解columns to values 1...
df.pivot_table(index=['region'],values=['sales'],aggfunc=['sum','count']) 1. output 剩下最后的一个关键参数columns类似于之前提到的index用来设置列层次的字段,当然它并不是一个必要的参数,例如: 复制 df.pivot_table(index=['region'],values=['sales'],aggfunc='sum',columns=['product_category...
利用pivot_table()方法进行数据重塑 pivot_table()方法允许你根据一个或多个键对数据进行重塑,并可以指定聚合函数。这种方法在处理大型数据集时通常比使用groupby()后跟unstack()更高效。 python 复制代码 pivoted = df.pivot_table(index='index_column', columns='column_to_pivot', values='aggregate_column', ...
pandas.pivot_table(data,values=None,index=None,columns=None,aggfunc='mean',fill_value=None,margins=False, dropna=True,margins_name='All',observed=False,sort=True) (1)参数 data:DataFrame values:列聚合值。 index:column, Grouper, array, or list of the previous。 columns:column, Grouper, array...
1.num为列的数字序号,name=df.columns[num],返回的是column的字符串名字,df[name]=df[df.columns[num]]=df['xxx'] 2.关于panda中dataframe的与&运算,详情见我的博客,链接:https://www.cnblogs.com/Rvin/p/9504341.html df_am = df[ np.array(df['MDTime']>=93000000) & np.array(df['MDTime'...
使用Pandas的pivot方法可以将DF进行旋转变换,本文将会详细讲解pivot的秘密。 使用Pivot pivot用来重组DF,使用指定的index,columns和values来对现有的DF进行重构。 看一个Pivot的例子: 通过pivot变化,新的DF使用foo中的值作为index,使用bar的值作为columns,zoo作为对应的value。 再看一个时间变化的例子: 代码语言:javascri...
4. stack、unstack、pivot的语法 stack：DataFrame.stack(level=-1, dropna=True)，将column变成index，...
计算年度总额并降序排列 pivot_df = data.pivot_table(index="年份", columns="
df.pivot_table(index='student', values='grades', aggfunc=[max, min, np.mean]) image.png 上面是多级索引,可能你想去掉grades这一级, 可以参考下面方法 stack()是行转列, 把grades从column变成了index, 再reset_index去掉grades df.pivot_table(index='student',values='grades',aggfunc=[max,min,np....
df.index = mindex df.columns = mcol display(df) 02 从数据中获取多级索引 第二种情况是我们既有数值数据又有维度数据,此时可以使用透视的方法比如pivot_table,stack,unstack来设置多层级索引。 # pivot_table pd.pivot_table(df1, index=['城市','大学'],columns=['年份','专业']) ...