pd.pivot_table(df,index=["Manager","Rep","Product"], values=["Price","Quantity"],aggfunc=[np.sum],fill_value=0) 对于这个数据集,这种显示方式看起来更有意义。不过,如果我想查看一些总和数呢?“margins=True”就可以为我们实现这种功能。 pd.pivot_table(df,index=["Manager","Rep","Product"],...
pd.pivot_table(df,index=["Manager","Status"],values=["Price"], aggfunc=[np.sum],fill_value=0,margins=True) 一个很方便的特性是,为了对你选择的不同值执行不同的函数,你可以向aggfunc传递一个字典。不过,这样做有一个副作用,那就是必须将标签做的更...
pd.pivot_table(df,index=["Manager","Status"],values=["Price"], aggfunc=[np.sum],fill_value=0,margins=True) 一个很方便的特性是,为了对你选择的不同值执行不同的函数,你可以向aggfunc传递一个字典。不过,这样做有一个副作用,那就是必须将标签做的更加简洁才行。 pd.pivot_table(df,index=["Manag...
pivot()只能处理由index和columns指定的唯一行。如果您的数据包含重复项,请使用pivot_table()。 pivot_table() 虽然pivot()提供了各种数据类型的通用透视功能,但 pandas 还提供了用于对数值数据进行聚合的pivot_table()或pivot_table()。 函数pivot_table()可用于创建类似电子表格的透视表。查看食谱以获取一些高级策略。
pivot()只能处理由index和columns指定的唯一行。如果您的数据包含重复项,请使用pivot_table()。 pivot_table() 虽然pivot()提供了各种数据类型的通用透视功能,但 pandas 还提供了用于对数值数据进行聚合的pivot_table()或pivot_table()。 函数pivot_table()可用于创建类似电子表格的透视表。查看食谱以获取一些高级策...
Pandas中pivot_table的参数margins是是否添加行列的总计。
[152]: table = pd.pivot_table( ...: df, ...: values=["Sales"], ...: index=["Province"], ...: columns=["City"], ...: aggfunc="sum", ...: margins=True, ...: ) ...: In [153]: table.stack("City", future_stack=True) Out[153]: Sales Province City AL Calgary ...
使用pivot_table计算截尾均值 由于D、E列含缺失值,直接计算会报错,因此需要先行删除缺失值: aggfunc=lambda x: stats.trim_mean(x.dropna(), 0.1) trim_mean_df = pd.pivot_table(df, index='A', values=['D', 'E'], aggfunc=lambda x: stats.trim_mean(x.dropna(), 0.1), ...
Pandas margins = True将为您提供DataFrame中每列和每行的独立平均值（平均值）它将忽略sum_totals 省略...
tips.pivot_table(['tip_pct','size'], index=['time','day'], columns='smoker') We could augment this table to include partial totals by passingmargins=True. This has the effect of adding all row and column labels, with corresponding values being the group statistics for all the data wit...