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...
index: 行索引 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...
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,画个图就结束吧。
另外,如果你需要对数据透视表的索引进行排序,可以先使用reset_index将索引转换为列,然后使用sort_values进行排序,最后(如果需要)再使用set_index将列转换回索引。 python # 将索引转换为列,并排序 sorted_pivot_table = pivot_table.reset_index().sort_values(by=['index_column1', 'index_column2']).set_in...
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: ...
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。
另外,还有一对函数也常用于数据重整,即stack和unstack,其中unstack执行效果与pivot非常类似,而stack则是unstack的逆过程。 pivot_table,有了pivot就不难理解pivot_table,实际上它是在前者的基础上增加了聚合的过程,类似于Excel中的数据透视表功能。仍然考虑前述学生成绩表的例子,但是再增加一列班级信息,需求是统计各班...
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 ...
pivot_table 还支持多个行索引和列,例如行索引是 Region 和 Product ,更改 index 参数即可,代码是实现如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 In[57]:pd.pivot_table(df,values='Sales',index=['Region','Product'],aggfunc='sum')Out[57]:Sales ...
2,pivot_table pivot_table的功能跟pivot相似,但是pivot不能处理index和columns组合是重复的数据,但是pivot_table可以处理: DataFrame.pivot_table(values=None, index=None, columns=None, aggfunc='mean', fill_value=None, margins=False, dropna=True, margins_name='All', observed=False, sort=True) ...