df.pivot(index='foo', columns='bar')['baz'] df.pivot(index='foo', columns='bar', values=['baz','zoo'])# Exception: Data must be 1-dimensional 五、pivot 和 pivot_table 区别 pandas.pivot的重点在于reshape, 合并同类项,所以在行与列的交叉点值的索引应该是唯一值,如果不是唯一,则会报错: ...
pivot_table的功能跟pivot相似,但是pivot不能处理index和columns组合是重复的数据,但是pivot_table可以处理: DataFrame.pivot_table(values=None, index=None, columns=None, aggfunc='mean', fill_value=None, margins=False, dropna=True, margins_name='All', observed=False, sort=True) 有如下数据,使用pivot函...
pandas.pivot的重点在于reshape, 通俗理解就是合并同类项,所以在行与列的交叉点值的索引应该是唯一值,如果不是唯一值,则会报错: ValueError:Indexcontainsduplicate entries,cannot reshape 示例: df_test = pd.DataFrame({'foo': ['one','one','one','two','two','two'], 'bar': ['A', 'B', 'C',...
对于任何仍然对pivot和pivot_table之间的区别感兴趣的人来说，主要有两个区别：
pivot的使用依赖于唯一性条件,那如果不满足唯一性条件,那么必须通过聚合操作使得相同行列组合对应的多个值变为一个值。例如,张三和李四都参加了两次语文考试和数学考试,按照学院规定,最后的成绩是两次考试分数的平均值,此时就无法通过pivot函数来完成。 pandas中提供了pivot_table来实现,其中的aggfunc参数就是使用的聚合函...
其实Pandas有pivot、pivot_table两个函数来做数据透视,作用是一样的,只是pivot_table算是pivot的增强版,pivot_table对数据格式要求不高,而且支持aggfunc、fillvalue等参数,所以这里主要介绍pivot_table。 不过这里提一下,在使用pivot函数过程中可能会经常碰到一些异常,比如下面这个: ...
pivot和pivot_table的最主要区别在于,pivot_table支持对于数据的aggregation(例如求sun、求min),也支持对于dataframe的其他加工,例如fillna或者dropna。而pivot不支持,它只能reshape一个dataframe,而无法在reshape后进行任何的数据加工。 pd.pivot_table(dataframe_name,values='convert',index=['tier'],columns=['Interacti...
pivot和pivot_table的区别 pivot转换后，如果表索引有重复值会直接出错 pivot_table转换后，如果表索引有重复值会聚合为⼀个输出，不会出错 如果数据不重复，pivot_table得到的结果和pivot⼀致 pivot_table更常⽤ df_test = pd.DataFrame({ 'foo': ['one','one','one','two','two','two'],'bar':...
pivot_table方法通过聚合操作将数据“约减”为标量，形成新表格。这种数据重塑与聚合技能的结合，使得新表格更加清晰、信息丰富，因此称为透视表。在处理复杂数据时，pivot_table优于pivot方法。使用pivot_table时，通常伴随数据聚合，如默认均值聚合。若需要其他聚合函数，如最小值、最大值等，可自定义函数...