在aggfunc参数中,我们指定了np.average函数来计算平均值。最终得到的pivot_table是一个以'A'列为行索引,'B'列为列索引的透视表,其中的值为对应位置的'C'列数据的平均值。 推荐的腾讯云相关产品:腾讯云数据库TDSQL、腾讯云云服务器CVM、腾讯云对象存储COS。 腾讯云数据库TDSQL:提供高性能、高可用、可弹性伸缩的数据库
importpandasaspd# 创建一个示例 DataFramedf = pd.DataFrame({'Category': ['A','A','B','B','C','C'],'Value': [10,15,10,20,30,25] })# 使用 pivot_table 和 agg 进行数据透视和聚合pivot_result = df.pivot_table(index='Category', values='Value', aggfunc='sum')print(pivot_result)...
DataFrame.pivot_table(self, values=None, index=None, columns=None, aggfunc='mean', fill_value=None, margins=False, dropna=True, margins_name='All', observed=False) → 'DataFrame'[source] 创建电子表格样式的pivot table作为DataFrame。 pivot table中的级别将存储在结果DataFrame的索引和列上的MultiInde...
df.pivot_table(index='日期',columns='城市',values='销售金额',margins=True) 发现一个问题,这里的all是行或列的平均值,因为这里我没有指定aggfunc参数,所以会默认求平均值,all也就跟着显示为平均值,接下来我试着指定aggfunc为求和试一试 df.pivot_table(index='日期',columns='城市',values='销售金额',marg...
pivot_table参数: index/columns:行列维度 values:聚合指标 aggfunc:聚合方式(sum/mean等) margins:添加总计行/列 5. 时间序列处理:重采样与滑动窗口 (1) 时间维度深度分析 复制 # 日期维度转换 df['year_month']=df['order_date'].dt.to_period('M')# 月度重采样分析(时间序列) ...
相信大家都用在Excel当中使用过数据透视表(一种可以对数据动态排布并且分类汇总的表格格式),也体验过它的强大功能,在Pandas模块当中被称作是pivot_table,今天小编就和大家来详细聊聊该函数的主要用途...导入模块和读取数据那我们第一步仍然是导入模块并且来读取数据,数
Python program for pivot table with aggfunc=count unique distinct # Importing pandas packageimportpandasaspd# Creating a Dictionaryd={'A': ['Amit','Amit','Ashish','Ashish'],'B': ['Bablu','Bablu','Bobby','Bhanu'],'C': ['Chetan','Chirag','Chiranjeev','Chetna'] }# Creating a DataF...
total_actions = fullData.pivot_table('SVID', index='TIME', columns='TYPE', aggfunc='count') total_actions.plot(subplots=False, figsize=(18,6), kind='area') 除此之外,Pandas提供的DataFrame查询统计功能速度表现也非常优秀,7秒以内就可以查询生成所有类型为交易的数据子表: tranData = fullData[ful...
obj.pivot_table(values=None, index=None, columns=None, aggfunc='mean', fill_value=None, margins=False, dropna=True, margins_name='All') values:需要聚合的数据列 index:需要聚合的索引列,可以是列表,标示多个索引会生成多级索引 columns:需要聚合的列索引,可以是列表,会生成多级索引 aggfunc:默认为平均...
pivot_table = df.pivot_table(values='Value', index='Category', aggfunc=weighted_average) ``` 3. 缺失值处理: 使用`fill_value` 参数填充缺失值,确保数据透视表中不会出现缺失值。 ```python # 填充缺失值 pivot_table = df.pivot_table(values='Value', index='Category', columns='Date', fill_...