在Pandas 中,实现数据透视表是使用的pivot_table()这个方法,首先还是放个官方文档,防止有同学找不到。 官方文档地址:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.pivot_table.html。 再看下 pivot_table 的语法: pandas.pivot_table(
"""# 我们看到可以通过pivot_table实现groupby的agg操作# 但是pivot_table支持的操作并不止这些,里面还有其它参数,比如:columns,这是一个很重要的参数# 具体怎么使用可以网上搜索,我们这里只用它实现groupby的效果
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=...
英文出处:http://pbpython.com/pandas-pivot-table-explained.html 中文翻译: http://python.jobbole.com/81212/ jupyter演示:http://nbviewer.jupyter.org/url/pbpython.com/extras/Pandas-Pivot-Table-Explained.ipynb 数据下载地址:http://pbpython.com/extras/sales-funnel.xlsx 记忆图 本文参与 腾讯云自媒体同...
英文出处:http://pbpython.com/pandas-pivot-table-explained.html 中文翻译: http://python.jobbole.com/81212/ jupyter...演示:http://nbviewer.jupyter.org/url/pbpython.com/ex...
官方文档:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.pivot_table.html pivot_table的简单应用 例子1 创建了一个新的 DataFrame,其中包含四列:'group', 'category', 'data1', 和 'data2'。然后我们用pivot_table创建了一个透视表。
附上官网学习地址:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.pivot_table.html 透视表pivot_table 参数index index表示的是我们生成透视表指定的行索引 1、单层索引 2、多层行索引 参数values 在上面index参数的使用中,我们没有指定values参数,pandas会默认将全部的数值型数据进行透视表的计...
pandas数据处理实践五(透视表pivot_table、分组和透视表实战Grouper和pivot_table),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
一、pivot_table透视表 首先读取数据,数据集是火箭队当家球星James Harden某一赛季比赛数据作为数据集进行讲解。数据地址。 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, ...
pivot_table,有了pivot就不难理解pivot_table,实际上它是在前者的基础上增加了聚合的过程,类似于Excel中的数据透视表功能。仍然考虑前述学生成绩表的例子,但是再增加一列班级信息,需求是统计各班级每门课程的平均分。由于此时各班的每门课成绩信息不唯一,所以直接用pivot进行重整会报错,此时即需要对各班各门课程成绩...