pd.pivot_table(df,index=["Manager","Rep"],values=["Price"]) “Price”列会自动计算数据的平均值,但是我们也可以对该列元素进行计数或求和。要添加这些功能,使用aggfunc和np.sum就很容易实现。 pd.pivot_table(df,index=["Manager","Rep"],values=["Price"],aggfunc=np.sum) aggfunc可以包含很多函数,...
df.pivot_table的计算结果将以『时间』字段为索引,以『部门』字段为列,填充的值则是字段『完成度』的平均值。 数据透视表Pivot Table:数据透视表用来汇总其它表的数据。首先把源表分组,然后各个小组内的数据做汇总操作,如排序、平均、累加、计数或字符串连接等。 上述汇总的数据还是有点多,可以使用df.resample('M...
pandas.pivot_table(*data*,*values=None*,*index=None*,*columns=None*,*aggfunc='mean'*,*fill_...
区分三种计数函数对缺失值的处理 '''df_jishu_2=df_jishu_1.pivot_table(index='行',columns='列',values='值',aggfunc=[len,'count',np.count_nonzero],margins=True)df_jishu_2.columns.names=['计数函数','数据类型']df_jishu_2''' 笔记1 计数函数 不同于 计算函数 比如len 不同于 加减乘除或...
pivot_table函数的基本语法如下: 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) 主要参数说明: data: 要进行汇总的DataFrame ...
pd.pivot_table(df,index=["Manager","Rep"],values=["Price"]) “Price”列会自动计算数据的平均值,但是我们也可以对该列元素进行计数或求和。要添加这些功能,使用aggfunc和np.sum就很容易实现。 pd.pivot_table(df,index=["Manager","Rep"],values=["Price"],aggfunc=np.sum) ...
1. pivot_table函数简介 pivot_table函数的基本语法如下: 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) 主要参数说明: ...
pandas.pivot_table - pandas 0.21.0 documentation pivot_table(data,values=None,index=None,columns=None,aggfunc='mean',fill_value=None,margins=False,dropna=True,margins_name='All') pivot_table有四个最重要的参数index、values、columns、aggfunc,本文以这四个参数为中心讲解pivot操作是如何进行。
pd.pivot_table(df,index=["Manager","Rep"],values=["Price"]) “Price”列会自动计算数据的平均值,但是我们也可以对该列元素进行计数或求和。要添加这些功能,使用aggfunc和np.sum就很容易实现。 pd.pivot_table(df,index=["Manager","Rep"],values=["Price...
df2 = ( pd.DataFrame({ 'X' : ['X1', 'X1', 'X1', 'X1'], 'Y' : ['Y2', 'Y1', 'Y1', 'Y1'], 'Z' : ['Z3', 'Z1', 'Z1', 'Z2'] }) ) g = df2.groupby('X') pd.pivot_table(g, values='X', rows='Y', cols='Z', margins=False, aggfunc='count') 返回...