pro.plot(kind='bar', stacked=True) plt.show() 9.2.3 使用pivot_table(透视表)实现 使用透视表,刚才的过程更加简单 # 通过透视表,将整个过程变成更简单一些 data.pivot_table(['posi_neg'], index='week') 结果: 10、高级处理-分组与聚合 分组与聚合通常是分析数据的一种方式
pivot_table(index=col1, values=[col2,col3], aggfunc=max, as_index=False) # 同上 df.pivot_table(index=['site_id', 'utype'], values=['uv_all', 'regist_num'], aggfunc=['max', 'mean']) df.groupby(col1).agg(np.mean) # 返回按列col1分组的所有列的均值 # 按列将其他列转行 pd...
1. 直方图展示数据分布 直方图(Histogram)是用于展示连续型数据分布的经典可视化工具,通过将数据分组( bins )并统计每组频率,直观呈现数据的分布形态(如是否对称、有无峰值、离散程度等 )。 1.1 直方图绘制方法与常用参数 1.Matplotlib 实现(基础灵活) 语法: import matplotlib.pyplotas plt import numpy as np # 模...
sep =';',# 默认是逗号 - 不是逗号分割要指定分隔符header = [0],#指定列索引index_col=0)# 指定行索引display(data1.head(5))# 读取数据 - read_tabledata2= pd.read_table('data/salary.csv',# 和read_csv类似,读取限定分隔符的文本文件sep =';', header = [0],#指定列索引index_col=1,)#...
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函数方法的使用 使用示例:Python Pandas 高级数据操作 多层索引-CJavaPy 5、聚合操作 Pandas 中,当使用多层索引(MultiIndex)的DataFrame或Series进行聚合操作时,可以对数据的不同层级进行分组和汇...
方法描述DataFrame.pivot([index, columns, values])Reshape data (produce a “pivot” table) based on column values.DataFrame.reorder_levels(order[, axis])Rearrange index levels using input order.DataFrame.sort_values(by[, axis, ascending, …])Sort by the values along either axisDataFrame.sort_in...
第二种情况是我们既有数值数据又有维度数据,此时可以使用透视的方法比如pivot_table,stack,unstack来设置多层级索引。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # pivot_table pd.pivot_table(df1,index=['城市','大学'],columns=['年份','专业']) ...
第二种情况是我们既有数值数据又有维度数据,此时可以使用透视的方法比如pivot_table,stack,unstack来设置多层级索引。 # pivot_table pd.pivot_table(df1, index=['城市','大学'],columns=['年份','专业']) # unstack将行索引最内层连续翻转两次
[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 ...
df.set_index('column_one') # 将某个字段设为索引,可接受列表参数,即设置多个索引 df.reset_index("col1") # 将索引设置为col1字段,并将索引新设置为0,1,2... df.rename(index=lambdax:x+1) # 批量重命名索引 6.数据分组、排序、透视 常用的数据分组的13个用法: df.sort_index().loc[:5] #...