并添加计算字段和计算项pivot_table=df.pivot_table(values='D',index='A',columns='B',aggfunc={'...
df.pivot(columns='name', values='returnattribute') Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) 但这会导致十行仍然有交替的空白:Customer Code Customer Name 0 NaN Customer One Name 1 CGLOSPA NaN 2 NaN Customer Two Name 3 COTHABA NaN 4 NaN Customer Three Name 5 CGLOADS NaN 6 NaN Customer ...
table=pd.pivot_table(df,values='D',index=['A','B'],columns=['C'],aggfunc=np.sum) C large smallA Bbar one 4.0 5.0two 7.0 6.0foo one 4.0 1.0two NaN 6.0 table=pd.pivot_table(df,values='D',index=['A','B'],columns=['C'],aggfunc=np.sum,fill_value=0) C large smallA Bbar...
d1 = pd.pivot_table(df, values='D', index=['A','B'], columns=['C'], aggfunc=np.sum)# 通过求和来聚合值d1 结果: 可以使用fill_value参数填充缺失的值 d2 = pd.pivot_table(df, values='D', index=['A','B'], columns=['C'], aggfunc=np.sum, fill_value=0)# 可以使用fill_val...
'foo': ['one', 'one', 'one', 'two', 'two', 'two'],'bar': ['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C'],'baz': [1, 2, 3, 4, 5, 6],'zoo': ['x', 'y', 'z', 'q', 'w', 't']})# 使用 pivot() 函数 pivoted_df = df.pivot(index='foo', columns='bar', ...
We can create a Pandas pivot table with multiple columns and return reshaped DataFrame. By manipulating given index or column values we can reshape the
并添加计算字段和计算项pivot_table=df.pivot_table(values='D',index='A',columns='B',aggfunc={'...
columns: 指定作为列名的列 values: 指定填充值的列 2.2 pivot_table 高级透视 pivot_table支持聚合功能,适合处理重复值。 # 创建有重复值的数据data={'Date':['2023-01-01','2023-01-01','2023-01-01','2023-01-02'],'Variable':['A','B','A','B'],'Value':[10,20,30,40]}df=pd.DataFra...
2. 透视pivot 透视表是将原有的DataFrame的列分别作为行索引和列索引,然后对指定的列应用聚集函数,是一种可以对数据动态排布并且分类汇总的表格格式。 def pivot_table( self, values=None, index=None, columns=None, aggfunc="mean", fill_value=None, ...
columns: column,Grouper,array或上一个list 如果传递数组,则其长度必须与数据长度相同。 该列表可以包含任何其他类型(列表除外)。 在pivot table列上进行分组的键。如果传递了数组, 则其使用方式与列值相同。 aggfunc:函数,函数列表,字典,默认numpy.mean