最重要的参数还是:values、index、columns、aggfunce,甚至包含margins、margins_name 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...
display(pd.pivot_table(mydf1,index='城市', values=["数量", "单价", "销售额"])) 1. 2. 3. 4. 5. import pandas as pd import numpy as np mydf1 = pd.read_excel('myexcel1.xls',sheet_name=1) display(mydf1) display(pd.pivot_table(mydf1,index='时间', values=["销售额"], colu...
crosstab其实是一种特殊的透视表(pivot_table),因此学会crosstab之后,我们再用它和pivot_table做一下比较。 而交叉表crosstab和透视表pivot_table其实本身就是对数据进行分组和聚合,因此最后,我们再用它们和普通的聚合方法groupby做一下比较。 一、任务目标 之前的章节,我作为1班的班主任,已经成功对1班的学习成绩做了...
最重要的参数还是:values、index、columns、aggfunce,甚至包含margins、margins_name 附上官网学习地址:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.pivot_table.html 四、透视表参数详解4.1参数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 4.2参数values 在上面...
数据透视pivot() 五、交叉表crossta() 交叉表默认用来统计元素出现的频数,使用方法pd.crosstab(Seris1,Seris2) crosstab(index, columns, values=None, rownames=None, colnames=None, aggfunc=None, margins=False, margins_name='All', dropna=True, normalize=False) ...
pd.crosstab(index=df['Address'],columns=df['Gender'],normalize='all',margins=True) 1. 其他变形方法 1. melt melt函数可以认为是pivot函数的逆操作,将unstacked状态的数据,压缩成stacked,使“宽”的DataFrame变“窄” df_m = df[['ID','Gender','Math']]df_m.head() ...
pandas.pivot_table(data,values=None,index=None,columns=None,aggfunc='mean',fill_value=None,margins=False, dropna=True,margins_name='All',observed=False,sort=True) (1)参数 data:DataFrame values:列聚合值。 index:column, Grouper, array, or list of the previous。
df=pd.read_csv('joyful-pandas-master/data/table.csv')df.head() 透视表 1. pivot 一般状态下,数据在DataFrame会以压缩(stacked)状态存放,例如上面的Gender,两个类别被叠在一列中,pivot函数可将某一列作为新的cols: 代码语言:javascript 复制 df.pivot(index='ID',columns='Gender',values='Height').head...
和pd.pivot_table函数一样,我们也可以通过调用当中的margin参数来给整合出来的数据做一个加总,代码如下 pd.crosstab(index = df['region'], columns = df['product_category'], margins = True) output 我们还能指定该列的列名, pd.crosstab( index = df['region'], ...
data.pivot_table(index = 'k1',columns = 'k2',aggfunc = 'sum') 交叉表是一种特殊的透视表,主要用于计算分组频率 crosstab的格式 crosstab(index, columns, values=None, rownames=None, colnames=None, aggfunc=None, margins=False, dropna=True, normalize=False) ...