如果需要提取多个列,可以使用以下代码:extracted_columns = pivot_table[['Column4', 'Column5']] 其中,'Column4'和'Column5'是你想要提取的列的名称。 总结: 从Python Pandas Pivot_table中提取列的步骤包括导入Pandas库、创建数据透视表,然后使用提取特定列的代码来获取所需的列。相关...
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。 table=pd.pivot...
先看一下官方文档中pivot_table的函数体:pandas.pivot_table - pandas 0.21.0 documentation pivot_table(data, values=None, index=None, columns=None,aggfunc='mean', fill_value=None, margins=False, dropna=True, margins_name='All') pivot_table有四个最重要的参数index、values、columns、aggfunc,本文以...
columns: 列索引 aggfunc: 聚合函数,默认为mean fill_value: 填充缺失值 margins: 是否添加汇总行/列 dropna: 是否删除全为NaN的列 2. 基本用法示例 让我们通过一个简单的例子来了解pivot_table的基本用法: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import pandas as pd import numpy as np # 创建...
pd.pivot_table(df,index=["Manager","Rep"],values=["Price"], columns=["Product"],aggfunc=[np.sum]) 然而,非数值(NaN)有点令人分心。如果想移除它们,我们可以使用“fill_value”将其设置为0。 pd.pivot_table(df,index=["Manager","Rep"],values=["Price"], columns=["Product"],aggfunc=[np....
pandas.pivot_table(data, values=None, index=None, columns=None, aggfunc='mean', fill_value=None, margins=False, dropna=True, margins_name='All', observed=False, sort=True) pivot_table有很多参数,其中有5个尤为重要,分别是data、index、values、columns和aggfunc,下面简单介绍。
1. pivot_table函数简介 pivot_table函数的基本语法如下: pandas.pivot_table(data, values=None, index=None, columns=None, aggfunc='mean', fill_value=None, margins=False, dropna=True, margins_name='All', observed=False, sort=True) 主要参数说明: ...
columns=['细分'], aggfunc=np.sum, fill_value=0) 现在按年份来统计销售数据,注意此时的aggfunc参数,当参数值包含列表时,在结果DataFrame中就会显示函数名称。 pd.pivot_table(df, values='销售目标', index=['年份','类别'], columns='细分',
columns: 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列上进行分组的键。如果传递了数组, 则其使用方式与列值相同。 aggfunc:函数,函数列表,字典,默认numpy.mean
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"values” 它相当于Excel透视表里的数值,变量“columns” 它相当于Excel透视表里的列标签。 然而,聚合函数aggfunc最后是被应用到了变量"values"中你所列举的项目上。