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) pivot_table有很多参数,其中有5个尤为重要,分别是data、i
pd.pivot_table(df,index=["Manager","Rep"],values=["Price"], columns=["Product"],aggfunc=[np.sum]) 然而,非数值(NaN)有点令人分心。如果想移除它们,我们可以使用“fill_value”将其设置为0。 pd.pivot_table(df,index=["Manager","Rep"],values=["Price"], columns=["Product"],aggfunc=[np....
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: data: 要进行汇总的DataFrame values: 需要聚合的...
pivot_table允许我们同时对多个列进行汇总,并使用不同的聚合函数: result = pd.pivot_table(df, values=['销量', '价格'], index='日期', columns='产品', aggfunc={'销量': 'sum', '价格': 'mean'}) print(result) 输出结果: 价格 销量 产品A B A B 日期 2023-01-01 10.0 15.0 100 150 2023...
aggfunc: 聚合函数,默认为mean fill_value: 填充缺失值 margins: 是否添加汇总行/列 dropna: 是否删除全为NaN的列 2. 基本用法示例 让我们通过一个简单的例子来了解pivot_table的基本用法: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import pandas as pd import numpy as np # 创建示例数据 df = ...
aggfunc={"Quantity":len,"Price":np.sum},fill_value=0) 此外,你也可以提供一系列的聚合函数,并将它们应用到“values”中的每个元素上。 table=pd.pivot_table(df,index=["Manager","Status"],columns=["Product"],values=["Quantity","Price"], ...
pivot_table 还支持多个行索引和列,例如行索引是 Region 和 Product ,更改 index 参数即可,代码是实现如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 In[57]:pd.pivot_table(df,values='Sales',index=['Region','Product'],aggfunc='sum')Out[57]:Sales ...
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_name：在margins参数...
1 pd.pivot_table(df,index=["Manager","Rep"],values=["Price"],aggfunc=np.sum)aggfunc可以包含很多函数,下面就让我们尝试一种方法,即使用numpy中的函数mean和len来进行计数。1 pd.pivot_table(df,index=["Manager","Rep"],values=["Price"],aggfunc=[np.mean,len])...
五,透视表(pivot_table) 透视表是指按照特定的index和columns进行聚合操作之后的表,该函数和pivot函数的行为相似,只不过会对值进行聚合操作,只能处理数值属性: DataFrame.pivot_table(self, values=None, index=None, columns=None, aggfunc='mean', fill_value=None, margins=False, dropna=True, margins_name='...