视频教程学习地址:Pandas透视表(pivot_table)的使用方法 1 Pandas 透视表概述 数据透视表(Pivot Table)是一种交互式的表,可以进行某些计算,如求和与计数等。所进行的计算与数据跟数据透视表中的排列有关。 之所以称为数据透视表,是因为可以动态地改变它们的版面布置,以便按照不同方式分析数据,也可以重新安排行号、列...
df2 = ( pd.DataFrame({ 'X' : ['X1', 'X1', 'X1', 'X1'], 'Y' : ['Y2', 'Y1', 'Y1', 'Y1'], 'Z' : ['Z3', 'Z1', 'Z1', 'Z2'] }) ) g = df2.groupby('X') pd.pivot_table(g, values='X', rows='Y', cols='Z', margins=False, aggfunc='count') 返回...
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_t...
Python program for pandas pivot table count frequency in one column # Importing pandas packageimportpandasaspd# Ipporting numpy packageimportnumpyasnp# Creating a dictionaryd={'Roll_number':[100,100,200,200,200,300,300],'Grades':['A','A','A','B','B','A','B'] ...
当然可以,pivot_table支持在横纵向拆分的时候传入一个数组的,如下,我们在 index 上再加一个新的参数createTime: import pandas as pd # 数据导入 epidemic_dxy = pd.read_excel("epidemic_dxy.xlsx") df2 = pd.pivot_table(epidemic_dxy, values='currentConfirmedCount', index=['continents', 'createTime'...
pivot_table(index=col1, values=[col2,col3], aggfunc=max, as_index=False) # 同上 df.pivot_table(index=['site_id', 'utype'], values=['uv_all', 'regist_num'], aggfunc=['max', 'mean']) df.groupby(col1).agg(np.mean) # 返回按列col1分组的所有列的均值 # 按列将其他列转行 ...
以第三行为标题df=pd.read_excel("花菜类.xlsx",header=2)#找到不规则日期所在行irregular_date_rows...
piv = pd.pivot_table(data ,index=['部门', '销售人员'] # excel数据透视表中的行 ,values=['数量', '金额', '成本'] # excel数据透视表中的值 ,aggfunc={ "数量": 'count', "金额": 'mean', '成本': 'sum' }) print(piv) output 成本 数量 金额 部门 销售人员 办公室 郑浪 198 35...
rows=['username'], columns=['program_name'], aggfunc=np.sum, margins=True)# Pivot datareturntable.total_timeelse:# option == 2# For salarydf_calc['hourly_wage'] = df_calc[['time.user.userprofile.salary']] /52/35# Annual to Hourlydf_calc.rename(columns={'time.user.userprofile.dep...
print(pivot_table) 这个示例代码中,我们首先使用 Pandas 的 read_csv 函数读取 CSV 文件中的数据,并使用 dropna 函数删除缺失值。然后,我们使用 drop_duplicates 函数删除重复行。接着,我们使用 str.replace 函数将美元字符替换为空格。最后,我们使用 pivot_table 函数将数据转换为 pivot 表格,并计算每个类别的总销...