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 2023-01-0...
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ABAB日期2023-01-0110.015.01001502023-01-0212.016.0120180 4. 使用...
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,...
aggfunc是pandas中pivot_table函数的一个参数,用于指定在生成透视表时对单元格中的数据进行聚合计算的函数。 在pivot_table函数中,aggfunc参数可以接受多种聚合函数,例如'mean'(平均值)、'sum'(求和)、'max'(最大值)、'min'(最小值)等。通过指定不同的聚合函数,可以灵活地对数据进行汇总和分析。 使用a...
pandas 提供了一个pivot_table函数,可以非常方便地实现类似 Excel 数据透视表的功能。 pivot_table的基本语法 Pandas 中pivot_table函数的基本语法如下: DataFrame.pivot_table(values=None, index=None, columns=None, aggfunc='mean', fill_value=None, margins=False, dropna=True, margins_name='All') ...
pandas数据透视计算函数aggfunc 文心快码BaiduComate 在Pandas中,aggfunc是数据透视表(pivot_table)函数的一个重要参数,它用于指定在生成透视表时对数据进行聚合计算的函数。以下是对aggfunc的详细解释: aggfunc在pandas数据透视表中的作用: aggfunc定义了如何在透视表中对数据进行聚合。它可以是单个函数,也可以是一个...
pd.pivot_table(df,index=["Manager","Status"],columns=["Product"],values=["Quantity","Price"], 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。
result3=pd.pivot_table(data,index=['洲'],aggfunc=[np.sum,np.mean],values=['数量'])result3...
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使用方法: 参数解释: data:dataframe格式数据 values:需要汇总计算的列,可多选 index:行分组键,一般是用于分组的列名或其他分组键,作为结果DataFrame的行索引 columns:列分组键,一般是用于分组的列名或其他分组键,作为结果DataFrame的列索引 aggfunc:聚合函数或函数列表,默认为平均值 ...