Using the Pandaspivot_table()function we can reshape the DataFrame on multiple columns in the form of an Excel pivot table. To group the data in a pivot table we will need to pass aDataFrameinto this function and the multiple columns you wanted to group as an index. Here, I will take ...
# 打印透视表print(pivot_table)# 使用 margins 进行总计pivot_table_with_margins = pd.pivot_table( df, values='薪资', # 要汇总的列名 index='部门', # 行索引的列名 columns='职位', # 列索引的列名 aggfunc='sum', # 聚合函数 margins=True, # 添加总计行和列 marg...
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
pivot_table(df, index= ['Gender'], columns = ['Fee'], values=['Discount'], aggfunc = 'mean', fill_value = 0 ) Pandas.pivot_table() Introduction Following is the syntax of the Pandas.pivot_table(). # Syntax of Pandas pivot table pandas.pivot_table(data, values=None, index=None...
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...
英文出处：http://pbpython.com/pandas-pivot-table-explained.html 中文翻译： http://python.jobbole...
pyc in wrapper(*args, **kwargs) 86 else: 87 kwargs[new_arg_name] = new_arg_value ---> 88 return func(*args, **kwargs) 89 return wrapper 90 return _deprecate_kwarg /pandas/tools/pivot.pyc in pivot_table(data, values, index, columns, aggfunc, fill_value, margins, dropna) 145 ...
DataFrame.pivot_table(values=None, index=None, columns=None, aggfunc='mean', fill_value=None, margins=False, dropna=True, margins_name='All', observed=False, sort=True) 看之前建议先看pd.pivot的介绍,pivot_table就是在pivot的基础上加上了透视后聚合统计,排序等功能 ...
在pivot_table()中,有时可以使用columns参数代替index(有时也可以同时使用这两个参数),将每个分组显示为一列。但如果给columns传递多个参数,结果将是一个只有一行的长数据帧。 groupby()和pivot_table()的另一个区别是fill_value参数。有时,当你按多个变量分组时,结果不会有匹配的单元格。在这种情况下,groupby(...
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...