Python program to replace multiple values one column # Importing pandas packageimportpandasaspd# Creating a dictionaryd={'x': ['Good','Better','Best']}# Creating a DataFramedf=pd.DataFrame(d)# Display original
p = d.pivot(index='Item', columns='CType', values='USD') 因此,我们在调用pivot方法前需要保证数据集中不存在重复条目,否则我们需要调用另外一个方法——pivot_table。 Pivot Table pivot_table方法可以用来解决上述问题,与pivot相比,该方法可以汇总多个重复条目的数据。换句话说,在前面的例子中,我们可以用均值...
values='薪资', # 要汇总的列名 index='部门', # 行索引的列名 columns='职位', # 列索引的列名 aggfunc='sum', # 聚合函数 margins=True, # 添加总计行和列 margins_name='总计' # 设置总计行的名称)# 打印带有总计的透视表print(pivot_table_with_margins...
We can create a Pandas pivot table with multiple columns and return reshaped DataFrame. By manipulating given index or column values we can reshape the data based on column values. Use thepandas.pivot_tableto create a spreadsheet-stylepivot table in pandas DataFrame. This function does not suppo...
Y'], 'Values': [10, 20, 15, 25, 30, 40] }) # 在数据透视表中应用多个聚合函数 pivot_table_multiple_agg = df.pivot_table( values='Values', index='Category', columns='Subcategory', aggfunc=[np.mean, np.sum, np.max] # 应用多个聚合函数 ) # 输出结果 print(pivot_table_multiple_...
values: color_count.values # 结果 array([ 200, 500, 100, 1000]) 也可以使用索引来获取数据: color_count[2] # 结果 100 1.2.2 DataFrame DataFrame是一个类似于二维数组或表格(如excel)的对象,既有行索引,又有列索引: 行索引,表明不同行,横向索引,叫index,0轴,axis=0 列索引,表名不同列,纵向...
print(pivot_df) # 使用 pivot_table 方法 pivot_table = df.pivot_table(values='D', index=['A', 'B'], columns=['C'], aggfunc=np.sum) # 使用 melt 方法 melted = df.melt(id_vars=['A', 'B'], value_vars=['D', 'E']) # 打印结果 print(stacked, unstacked, pivot_table, melte...
pd.pivot_table(df,index=["Name"]) You can have multiple indexes as well. In fact, most of the pivot_table args can take multiple values via a list. pd.pivot_table(df,index=["Name","Rep","Manager"]) This is interesting but not particularly useful. What we probably want to do is...
grouping multiple columns dogs.groupby(['type','size']) groupby + multi aggregation (dogs .sort_values('size') .groupby('size')['height'] .agg(['sum','mean','std']) ) 执行步骤 按照size列对数据进行排序 按照size进行分组 对分组内的height进行计算 ...
`要将其转换为`长格式`,请使用df.pivot: 该命令丢弃了与操作无关的任何信息(索引、价格),并将来自三个请求列的信息转换为长格式,将客户名称放入结果的索引中,将产品名称放入列中,将销售数量放入DataFrame的` body `中。 至于相反的操作,你可以使用stack。它将索引和列合并到MultiIndex中: 另一种选择是使用melt...