# 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 margins=True, # 添加总计行和列 marg...
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...
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=...
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, melted) ...
# 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']) ...
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
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_...
Hierarchical indexing plays an important role in reshapeing data and group-based operations likeforming a pivot table.For example, you could rearrange the data into a DataFrame using itsunstackmethod: data.unstack() The inverse operation ofunstack is stack: ...
table = pivot_table(df, values='D', index=['A', 'B'], ... columns=['C'], aggfunc=np.sum, fill_value=0) table C large small A B bar one 4 5 two 7 6 foo one 4 1 two 0 6 The next example aggregates by taking the mean across multiple columns. ...