要获得所需的输出df = df.reset_index().set_index('id', drop = True).rename(columns = {'-...
drop = True).rename(columns = {'-1': 'ON', '0': 'OFF'})作为
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) 看之前建议先看pd.pivot的介绍,pivot_table就是在pivot的基础上加上了透视后聚合统计,排序等功能 参数解读: index,columns,values...
A step-by-step illustrated guide on how to convert a Pivot Table to a DataFrame in Pandas in multiple ways.
DataFrame.pivot_table(self, values=None, index=None, columns=None, aggfunc='mean', fill_value=None, margins=False, dropna=True, margins_name='All', observed=False) → 'DataFrame'[source] 创建电子表格样式的pivot table作为DataFrame。 pivot table中的级别将存储在结果DataFrame的索引和列上的MultiInde...
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) 创建一个 spreadsheet-style 数据透视表作为 DataFrame。 数据透视表中的级别将存储在结果 DataFrame 的索引和列上的 MultiIndex 对...
pivot(*, columns[, index, values]) 根据给定的索引/列值返回重塑的DataFrame。 pivot_table([values, index, columns, ...]) 创建类似电子表格的数据透视表作为DataFrame。 plot PlotAccessor的别名。 pop(item) 返回项并从frame中删除。 pow(other[, axis, level, fill_value]) 对dataframe和其他对象逐元素...
2、pivot_table方法(透视表) 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。
Pandas pivot_table函数介绍:pandas有两个pivot_table函数 pandas.pivot_table pandas.DataFrame.pivot_table pandas.pivot_table 比 pandas.DataFrame.pivot_table 多了一个参数data,data就是一个dataframe,实际上这两个函数相同 pivot_table参数中最重要的四个参数 values,index,columns,aggfunc,下面通过案例介绍pivot_...
对于繁琐的数据整理和统计工作, pivot_table 就像个"数据武术家",它能让你的数据重现清晰有序的"功夫阵"。下面来看它的具体用法吧! 语法和对应的参数含义: 代码语言:javascript 复制 importpandas 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...