# 打印透视表print(pivot_table)# 使用 margins 进行总计pivot_table_with_margins = pd.pivot_table( df, values='薪资', # 要汇总的列名 index='部门', # 行索引的列名 columns='职位', # 列索引的列名 aggfunc='sum', # 聚合函数 mar
Write a Pandas program to create a Pivot table with multiple indexes from the data set of titanic.csv. Go to EditorSample Solution: Python Code :import pandas as pd import numpy as np df = pd.read_csv('titanic.csv') result = pd.pivot_table(df, index = ["sex","age"], aggfunc=n...
这可以通过多种方式实现,重塑数据常使用用stack、unstack、pivot、melt方法。 参数文档: Python pandas.DataFrame.stack函数方法的使用 Python pandas.DataFrame.unstack函数方法的使用 Python pandas.DataFrame.pivot函数方法的使用 Python pandas.DataFrame.pivot_table函数方法的使用 Python pandas.DataFrame.melt函数方法的使...
这可以通过多种方式实现,重塑数据常使用用stack、unstack、pivot、melt方法。 参数文档: Python pandas.DataFrame.stack函数方法的使用 Python pandas.DataFrame.unstack函数方法的使用 Python pandas.DataFrame.pivot函数方法的使用 Python pandas.DataFrame.pivot_table函数方法的使用 Python pandas.DataFrame.melt函数方法的使...
1. Pivot Table with Multiple IndexesWrite a Pandas program to create a Pivot table with multiple indexes from a given excel sheet (Salesdata.xlsx). Click me to see the sample solution2. Region-Wise and Manager-Wise Total Sale AmountWrite a Pandas program to create a Pivot table and find ...
# Quick examples of pandas pivot table # Example 1 : Create a pivot table using index p_table = pd.pivot_table(df, index=['Gender']) # Example 2 : Create a pivot table using multiple index p_table = pd.pivot_table(df, index=['Gender', 'Category']) ...
print(pivot_df) # 使用 pivot_table 方法 pivot_table = df.pivot_table(values='D', index=['A', 'B'], columns=['C'], aggfunc=np.sum) # 使用 melt 方法 melted = df.melt(id_vars=['A', 'B'], value_vars=['D', 'E']) # 打印结果 print(stacked, unstacked, pivot_table, melte...
Y'], 'Values': [10, 20, 15, 25, 30, 40] }) # 在数据透视表中应用多个聚合函数 pivot_table_multiple_agg = df.pivot_table( values='Values', index='Category', columns='Subcategory', aggfunc=[np.mean, np.sum, np.max] # 应用多个聚合函数 ) # 输出结果 print(pivot_table_multiple_...
在级别切换到CategoricalIndex之后,它会在sort_index、stack、unstack、pivot、pivot_table等操作中保持原来的顺序。 不过,它很脆弱。即使像df' new\_col '= 1这样简单的操作也会破坏它。使用pdi.insert (df。columns, 0, ' new_col ', 1)用CategoricalIndex正确处理级别。
We can create a Pandas pivot table with multiple columns and return reshaped DataFrame. By manipulating given index or column values we can reshape the