仍然使用小费数据集透视表这里,主要用到的是pivot_table()函数。 value代表的是值index代表行,columns 代表列。 上图是是默认计算平均值的,可以通过aggfunc()来指定。 还可以加入分项小计。 交叉表这里主要通过pandas模块的crosstab()参数建立交叉表。 通过div参数,可以使每一行的和为1。最后,
1. pivot_table函数简介 pivot_table函数的基本语法如下: 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) 主要参数说明: data: 要进行汇总的DataFrame values: 需要聚合的...
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) 主要参数说明: data: 要进行汇总的DataFramevalues: 需要聚合的列index: 行索引columns: 列索引aggfunc: 聚合函数,默认为mean...
import pandas as pd # 假设df是你的原始DataFrame pivot_table = df.pivot_table(index=['index_column1', 'index_column2'], columns='column_to_pivot', values='value_column', aggfunc='sum') 确定需要排序的字段: 在数据透视表中,字段通常包括索引(index)、列(columns)和值(values)。你需要确定是...
二、pivot_table函数介绍 使用语法: DataFrame.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) 参数解释: data -- DataFrame格式数据 ...
这里提到了index和columns分别代表行标签和列标签,就不得不提到pandas中的另一个数据结构:Index,例如series中标签列、dataframe中行标签和列标签均属于这种数据结构。既然是数据结构,就必然有数据类型dtype属性,例如数值型、字符串型或时间类型等,其类型绝大多数场合并不是我们关注的主体,但有些时候值得注意,如后文中...
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) pivot_table有很多参数,其中有5个尤为重要,分别是data、index、values、columns和aggfunc,下面简单介绍。• data:数据源,就...
df=pandas.pivot_table(data="要进行汇总的数据集(DataFrame)",values="要聚合的列或列的列表",index="要作为行索引的列或列的列表",columns="要作为列索引的列或列的列表",aggfunc="用于聚合数据的函数或函数列表,默认是 numpy.mean",fill_value="填充缺失值的标量值",margins="布尔值,是否添加行和列的总...
sort=True # 排序功能 版本1.3.0才有 ) 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
columns: 列索引 aggfunc: 聚合函数,默认为mean fill_value: 填充缺失值 margins: 是否添加汇总行/列 dropna: 是否删除全为NaN的列 2. 基本用法示例 让我们通过一个简单的例子来了解pivot_table的基本用法: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import pandas as pd import numpy as np # 创建...