pandas.pivot() pandas.pivot 是Pandas 库中用于数据重塑的一个非常有用的方法。它允许你将数据从长格式(long format)转换为宽格式(wide format),基于指定的索引列、列标头和数据值将表格“旋转”或重排,生成一个新的 DataFrame。 def pivot( data: DataFrame, *, columns: IndexLabel, index: IndexLabel | li...
pivot(index='name', columns='subject', values='score') # 将宽格式的数据框转化为长格式 df.melt(id_vars=['name', 'age'], var_name='subject', value_name='score') 10. 时间序列数据处理 Pandas提供了多种方法来处理时间序列数据,例如可以使用to_datetime()方法将字符串转化为日期格式,使用...
pivot(index='client',columns='product',values='quantity') print(pivot_value)虽然用NumPy当然可以实现它,但这个功能没有开箱即用,尽管它存在于所有主要的关系数据库和电子表格应用程序(Excel,WPS)中。 Pandas用df.pivot_table将分组和旋转结合在一个工具中。
tips.pivot_table('tip_pct',index=['sex','smoker'],columns='day',aggfunc=len,margins=True) 可以使用fill_value填充缺失值: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 tips.pivot_table('size',index=['time','sex','smoker'],columns='day',aggfunc=sum,fill_value=0) 本文参与 腾讯云自...
right=pd.DataFrame({'B':[4,5,6]},index=[1,2,4]) # 使用 join 进行连接 result=left.join(right,how='inner') print(result) 输出: A B114225 二、透视表与交叉表 Pandas 提供了pivot_table()方法来创建透视表,和crosstab()方法来计算交叉表。透视表和交叉表都非常适合数据的汇总和重新排列。
pandas 如何在pivot_table操作后访问列(多索引 Dataframe )要获得所需的输出df = df.reset_index()....
在级别切换到CategoricalIndex之后,它会在sort_index、stack、unstack、pivot、pivot_table等操作中保持原来的顺序。 不过,它很脆弱。即使像df[' new_col '] = 1这样简单的操作也会破坏它。使用pdi.insert (df。columns, 0, ' new_col ', 1)用CategoricalIndex正确处理级别。 操作级别 除了前面提到的方法之外,...
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...
how:指定合并方式,inner为只合并on指定的相同部分,outer合并on提供元素列所有信息,无值即为缺失NaN suffixes:如果两个数据框中的列名有重复,可以指定该参数,用来区分数据来源,示例如下 left_index和right_index:用来指定合并后数据框用哪一个数据框的index
left_on:左表的连接键字段 right_on:右表的连接键字段 left_index:为True时将左表的索引作为连接键,默认为False right_index:为True时将右表的索引作为连接键,默认为False suffixes:如果左右数据出现重复列,新数据表头会用此后缀进行区分,默认为_x和_y ...