join两个数据框:data1.join(data2,on=,how=) 与merge逻辑相似。 concat轴向拼接:此方法不仅能够实现merge和join的功能,还能将多个表行拼接,在实际使用上,一般用来进行两个表的行拼接,和append的用法类似,相比来说concat更加灵活,推荐使用。 数据重塑 将“长表格”变成“宽表格”(行转列):pi
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...
product_details = pd.DataFrame(...) merged_data = pd.merge(sales_data, product_details, on='产品') 按索引对齐(超智能匹配!) combined = sales_data.join(inventory.set_index('商品'), on='产品') ``` ▶️ 时间序列处理(金融数据分析利器) ```python 创建日期范围 date_rng = pd.date_ra...
pivot函数是将数据进行归类和压缩,找到数据之间的关系,示例如下 说明: index='foo':设定行标 columns='bar':设定列标 values=['baz', 'zoo']:添加显示数据 从上面实例可以看出,pivot函数将数据框进行了重新整合,通过多级标签的形式展现了数据的规律,将long型的数据框转化为wide型的数据。而对于melt,是对wide类型...
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()....
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...
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...
Pandas中的pivot函数是一种强大的数据重塑工具,它允许你根据指定的索引、列和值来重新排列数据框(DataFrame)。以下是关于Pandas pivot函数的基础概念、优势、类型、应用场景以及常见问题的解答。 基础概念 pivot函数的基本语法如下: 代码语言:txt 复制 DataFrame.pivot(index=None, columns=None, values=None) index: ...
pandas.DataFrame(data=None,index=None,columns=None,dtype=None,copy=False) 参数说明: data:DataFrame 的数据部分,可以是字典、二维数组、Series、DataFrame 或其他可转换为 DataFrame 的对象。如果不提供此参数,则创建一个空的 DataFrame。 index:DataFrame 的行索引,用于标识每行数据。可以是列表、数组、索引对象等...
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,...