df.pivot_table(index=['region', 'product_category'], values=['sales', 'cost'], aggfunc='sum', fill_value=0, margins=True) output 最后的最后,我们调用pivot_table函数来制作一个2010年度咖啡销售的销量年报,代码如下 month_gp = pd.Grouper(key='order_date',freq='M') cond = df["order_date...
pivot_table(values=None, index=None, columns=None, aggfunc='mean', fill_value=None, margins=False, dropna=True, margins_name='All') values:按照哪个值进行计算 aggfunc:计算函数 index:透视后的索引 columns:透视后的列 goods_pt = df.pivot_table(values="goods",index="uid",columns="order_month...
在pivot_table函数当中最重要的四个参数分别是index、values、columns以及aggfunc,其中每个数据透视表都必须要有一个index,例如我们想看每个地区咖啡的销售数据,就将“region”设置为index 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df.pivot_table(index='region') output 当然我们还可以更加细致一点,查看每...
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MultiIndex对象(分层索引)中。 参数: values:要汇总的列,可选 index: column,Grouper,array或上一个list 如果传递数组,则其长度必须与数据长度相同。 该列表可以包含任何其他类型(列表除外)。 在pivot table索引上...
在pivot_table函数当中最重要的四个参数分别是index、values、columns以及aggfunc,其中每个数据透视表都必须要有一个index,例如我们想看每个地区咖啡的销售数据,就将“region”设置为index。 df.pivot_table(index='region') 1. output 当然我们还可以更加细致一点,查看每个地区中不同咖啡种类的销售数据,因此在索引中...
第二种情况是我们既有数值数据又有维度数据,此时可以使用透视的方法比如pivot_table,stack,unstack来设置多层级索引。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # pivot_table pd.pivot_table(df1,index=['城市','大学'],columns=['年份','专业']) ...
这个透视表pivot_table,可以顺便填上空白值,以及统计方法aggfunc bb = df.pivot_table(index='user_id',values='order_product',aggfunc='count',columns='month',fill_value=0) 绘图特别简单。在后面加上plot(kind='xxx')就行了 实训课一、DataFrame初始化# ...
Python pandas.DataFrame.pivot_table函数方法的使用 Python pandas.DataFrame.melt函数方法的使用 使用示例:Python Pandas 高级数据操作 多层索引-CJavaPy 5、聚合操作 Pandas 中,当使用多层索引(MultiIndex)的DataFrame或Series进行聚合操作时,可以对数据的不同层级进行分组和汇总。Pandas 提供了多种方法来执行这些聚合操作...
第二种情况是我们既有数值数据又有维度数据,此时可以使用透视的方法比如pivot_table,stack,unstack来设置多层级索引。 # pivot_table pd.pivot_table(df1, index=['城市','大学'],columns=['年份','专业']) # unstack将行索引最内层连续翻转两次
pivot_table() Create a spreadsheet pivot table as a DataFrame pop() Removes an element from the DataFrame pow() Raise the values of one DataFrame to the values of another DataFrame prod() Returns the product of all values in the specified axis product() Returns the product of the values ...