pivot_table(index='时间', columns='部门', values='完成度', aggfunc='mean') >> df_pivot df.pivot_table 的计算结果将以『时间』字段为索引,以『部门』字段为列,填充的值则是字段『完成度』的平均值。 数据透视表 Pivot Table:数据透视表用来汇总其它表的数据。首先把源表分组,然后各个小组内的数据做...
Returns: None"""#读取 Excel 数据df = pd.read_excel(input_file, sheet_name='Sheet1')#使用 pivot_table() 函数将数据行转换为列df_pivot = df.pivot_table(index='店铺', columns='新费用类型', values='金额').reset_index()#将处理后的数据保存到新的 Excel 文件df_pivot.to_excel(output_file...
# 构造两层列级索引:"pclass"和"age"table=pd.pivot_table(df,index=["sex"],columns=["pclass","age"],values="survived")print(table) 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 pclass123age(0,18](18,90](0,18](18,90](0,18](18,90]sex female0.9090910.9753091.00.9032260.5116280....
无需补全"""# 补全aggfunc字典iftype(aggfunc)==dict:# 删除已有设置value=values.copy()foriinaggfunc.keys():value.remove(i)# 未设置默认求和sumagg=['sum'forxinvalue]updict=dict(zip(value,sumagg))aggfunc.update(updict)self.df=self.df.pivot_table(index=index,values=values,columns=columns...
df=pandas.pivot_table(data="要进行汇总的数据集(DataFrame)",values="要聚合的列或列的列表",index="要作为行索引的列或列的列表",columns="要作为列索引的列或列的列表",aggfunc="用于聚合数据的函数或函数列表,默认是 numpy.mean",fill_value="填充缺失值的标量值",margins="布尔值,是否添加行和列的总...
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。1 2 pd.pivot_table(df,index=["Manager","Rep"],values=["Price"], columns=["Product"],aggfunc=...
columns:列索引,传入原始数据的列名 原始数据的哪一个列作为新生成df中列名 values: 要做聚合操作的列名 aggfunc:聚合函数 custom_info.pivot_table(index='注册年月',values = '会员卡号',aggfunc = 'count') 显示结果: 计算存量 cumsum 对某一列 做累积求和 1 1+2 1+2+3 1+2+3+4 ... ...
DataFrame.pivot_table(self, values=None, index=None, columns=None, aggfunc='mean', fill_value=None, margins=False, dropna=True, margins_name='All', observed=False) → 'DataFrame'[source] 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MultiInde...
使用pd.pivot_table()函数创建数据透视表。该函数需要指定数据框、行索引、列索引和值等参数。例如,要按科目(Subject)和姓名(Name)进行分组,并计算平均分(Score),可以使用以下代码: pivot_table = pd.pivot_table(df, index='Name', columns='Subject', values='Score', aggfunc='mean') ...
pandas 如何在pivot_table操作后访问列(多索引 Dataframe )要获得所需的输出df = df.reset_index()....