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。 pd.pivot_table(df,index=["Manager","Rep"],values=["Price"],aggfunc=[np.mean,len]) 如果我们想通过不同产品来分析销售情况...
display(pd.pivot_table(mydf1,index='时间', values=["销售额"], columns="城市", aggfunc=[np.sum, np.mean, np.max, np.min, np.size], fill_value=0, margins=True, margins_name="总计")) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. crosstab()方法 pandas.crosstab(index, columns, values=None...
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 pivot_table函数介绍:pandas有两个pivot_table函数 pandas.pivot_table pandas.DataFrame.pivot_table pandas.pivot_table 比 pandas.DataFrame.pivot_table 多了一个参数data,data就是一个dataframe,实际上这两个函数相同 pivot_table参数中最重要的四个参数 values,index,columns,aggfunc,下面通过案例介绍pivot_...
从功能上讲，Pandas 中用透视表 (pivot table) 和 Excel 里面的透视表是一样的。透视表是一种做多维...
pd.pivot_table(df,index=["Manager","Rep"],values=["Price"],aggfunc=[np.mean,len]) 如果我们想通过不同产品来分析销售情况,那么变量“columns”将允许我们定义一个或多个列。 列vs.值 我认为pivot_table中一个令人困惑的地方是“columns(列)”和“values(值)”的使用。记住,变量“columns(列)”是可...
pd.pivot_table(df,index=["Manager","Rep"],values=["Price"], columns=["Product"],aggfunc=[np.sum],fill_value=0) 其实,我觉得添加“Quantity”列将对我们有所帮助,所以将“Quantity”添加到“values”列表中。 pd.pivot_table(df,index=["Manager","R...
aggfunc:对values进行计算的方法,默认为平均值 fill_value:对空值使用fill_value指定的值填充,默认为NaN 数据透视表pivot_table() pivot()也是用来生成透视表的,结果为一个二维的表格,结果中可能会存在空值,但是与pivot_table()用法和结果稍有不同。
Pandas pivot_table函数介绍:pandas有两个pivot_table函数 pandas.pivot_table pandas.DataFrame.pivot_table pandas.pivot_table 比 pandas.DataFrame.pivot_table 多了一个参数data,data就是一个dataframe,实际上这两个函数相同 pivot_table参数中最重要的四个参数 values,index,columns,aggfunc,下面通过案例介绍pivot_...
pandas中实现透视表使用的是:pandas.pivot_table 复制 pd.pivot_table(data, # 制作透视表的数据values=None, # 值index=None, # 行索引columns=None, # 列属性aggfunc='mean', # 使用的函数,默认是均值fill_value=None, # 缺失值填充margins=False, # 是否显示总计dropna=True, # 缺失值处理margins_name=...