基本语法: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) new=pd.pivot_table(df,#表名index=[column],#索引,行分类,必须值,可以放多个值columns=[column],#列,列分类...
视频教程学习地址:Pandas透视表(pivot_table)的使用方法 1 Pandas 透视表概述 数据透视表(Pivot Table)是一种交互式的表,可以进行某些计算,如求和与计数等。所进行的计算与数据跟数据透视表中的排列有关。 之所以称为数据透视表,是因为可以动态地改变它们的版面布置,以便按照不同方式分析数据,也可以重新安排行号、列...
类似excel数据透视 - pivot table / crosstab ;groupby是按照逻辑,pivot table透视表是按照功能透视表:pivot_table# pd.pivot_table(data, values=None, index=None, columns=None, aggfunc='mean', fill_value=None, margins=False, dropna=True, margins_name='All')pd.pivot_table(df, values = 'values',...
1.2 pivot_table pivot_table是pandas提供的透视表函数,它根据一个或多个键对数据进行聚合,并根据行列上的分组键将数据分配到各个矩形区域中。使用示例如下: card_df.pivot_table('amount',index=['id'],columns=['how'],aggfunc=sum) 这里,我们指定行索引为id列,列索引为how列,并返回amount列按照aggfunc参数...
(pd.pivot_table(df, values = 'values', index = 'date', columns = 'key', aggfunc=np.sum)) # 也可以写 aggfunc='sum' # 这里就分别以date、key共同做数据透视,值为values:统计不同(date,key)情况下values的平均值 # aggfunc=len(或者count):计数 print(pd.pivot_table(df, values = 'values'...
(pd.pivot_table(df, values = 'values', index = 'date', columns = 'key', aggfunc=np.sum)) # 也可以写 aggfunc='sum' # 这里就分别以date、key共同做数据透视,值为values:统计不同(date,key)情况下values的平均值 # aggfunc=len(或者count):计数 print(pd.pivot_table(df, values = 'values'...
#对blog_name,date两个字段去重计数pd.pivot_table(df, values=['blog_name','date']\ ,index='weekday'\ ,aggfunc=lambdax :x.nunique()).reset_index()# 这里的lambda函数也可以定义为 lambda x:len(x.unique()) 多字段不同指标 Copy
pd.pivot_table(df,values=["salary","score"],index="positionId") # 同时对两列进行计算 df[["salary","score"]].agg([np.sum,np.mean,np.min]) # 对不同列执行不同的计算 df.agg({<!-- -->"salary":np.sum,"score":np.mean}) ...
视频教程学习地址:Pandas透视表(pivot_table)的使用方法 1 Pandas 透视表概述 数据透视表(Pivot Table)是一种交互式的表,可以进行某些计算,如求和与计数等。所进行的计算与数据跟数据透视表中的排列有关。 之所以称为数据透视表,是因为可以动态地改变它们的版面布置,以便按照不同方式分析数据,也可以重新安排行号、列...
代码语言:javascript 复制 # 统计不同性别和年龄的人数,以 'gender' 为行、'age' 为列,'name' 计数pd.pivot_table(df, values='name', index='gender', columns='age', aggfunc='count') 完结 本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自作者个人站点/博客。 原始发表:2023-06-07,如有侵权请联系 cloudcomm...