要将Pandas数据透视表(pivot table)转化为常规的DataFrame,你可以使用reset_index()方法。这种方法会将透视表的行索引和列索引转化为DataFrame的列,使得透视表的数据变成标准的表格形式。以下是具体的步骤和示例代码: 假设你已经有一个Pandas数据透视表: 首先,我们需要一个数据透视表作为起点。这里假设你已经通过pivot...
默认是显示所有的值。aggfunc：聚合函数， pivot_table后新dataframe的值都会通过aggfunc进行运算。在pivot_table会将多重值调用aggfunc函数后放在相应的位置上。默认的aggfunc函数为求平均。fill_value：填充NA值。默认不填充margins：添加行列的总计，默认不显示。dropna：如果整行都为NA值，则进行丢弃，默认丢弃。margins...
pivot_table() 接收下面的参数: data: 一个df对象 values:一列或者多列待聚合的数据。 Index: index的分组对象 Columns: 列的分组对象 Aggfunc: 聚合的方法。 先创建一个df: In [59]:importdatetime In [60]: df = pd.DataFrame({'A': ['one','one','two','three'] *6, ...:'B': ['A','...
在Pandas 中,实现数据透视表是使用的pivot_table()这个方法,首先还是放个官方文档,防止有同学找不到。 官方文档地址:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.pivot_table.html。 再看下 pivot_table 的语法: pandas.pivot_table(data, values=None, index=None, columns=None, aggfu...
pandas是基于numpy库的数组结构上构建的,并且它的很多操作都是(通过numpy或者pandas自身由Cpython实现并编译成C的扩展模块)在C语言中实现的。...其次,它使用不透明对象范围(0,len(df))循环,然后在应用apply_tariff()之后,它必须将结果附加到用于创建新DataFrame列的.
pd.pivot_table(df.head(10), values='销售目标', index=['订单日期','类别'], columns=['细分'], aggfunc=np.sum, fill_value=0) 现在按年份来统计销售数据,注意此时的aggfunc参数,当参数值包含列表时,在结果DataFrame中就会显示函数名称。 pd.pivot_table(...
为了方便,pivot_table可以计算小计和大计: 一旦创建,数据透视表就变成了一个普通的DataFrame,所以它可以使用前面描述的标准方法进行查询: 当与MultiIndex一起使用时,数据透视表特别方便。我们已经看到很多例子,Pandas函数返回一个多索引的DataFrame。我们仔细看一下。 参考资料 [1] Pandas: https://pandas.pydata.org/...
生成数据后 ,其实就是一个DataFrame ,因此你可以使用标准的 DataFrame 函数对其进行过滤。 假如只想看其中一位经理: table.query('经理 == ["DH"]') 将数据转换为所需的pivot_table格式,其实就是生成了一个新的DataFrame,这样pandas大法就又可以根据你的需求发光发热了。
是一种常见的数据汇总工具。它能根据一个或多个键对数据进行聚合,并根据行和列上的分组键将数据分配到不同的矩形区域中。DataFrame对象提供了一个功能强大的pivot_table方法供我们使用。此外,Pandas还提供了一个顶级的pandas.pivot_table函数,二者完成的功能是相同的,其函数原型如下。