如果需要提取多个列,可以使用以下代码:extracted_columns = pivot_table[['Column4', 'Column5']] 其中,'Column4'和'Column5'是你想要提取的列的名称。 总结: 从Python Pandas Pivot_table中提取列的步骤包括导入Pandas库、创建数据透视表,然后使用提取特定列的代码来获取所需的列。相关...
pandas 的 pivot_table 是一个非常强大的工具，用于对数据进行多维分析。它允许你根据一个或多个列对数据进行聚合、分组和汇总。以下是对 pivot_table 的详细解释及示例代码。1. 基本语法 data: 要处理的数据框（DataFrame）。values: 要聚合的列。index: 在行上进行分组的列。columns: 在列上进行分组的列。aggfu...
先看一下官方文档中pivot_table的函数体:pandas.pivot_table - pandas 0.21.0 documentation pivot_table(data, values=None, index=None, columns=None,aggfunc='mean', fill_value=None, margins=False, dropna=True, margins_name='All') pivot_table有四个最重要的参数index、values、columns、aggfunc,本文以...
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...
• columns:列层次的分组键,在理解上和index类似。 • aggfunc:对数据执行聚合操作时所用的函数。当我们未设置aggfunc时,默认aggfunc='mean',表明计算均值。 简单来说,pivot_table方法相比于pivot方法有个特别的地方,那就是当行索引与列索引约束条件下定位的数据不止一条,那它就聚合数据。这些聚合函数可以是自己...
pd.pivot_table(df,index=["Manager","Rep"],values=["Price"], columns=["Product"],aggfunc=[np.sum],fill_value=0) 其实,我觉得添加“Quantity”列将对我们有所帮助,所以将“Quantity”添加到“values”列表中。 pd.pivot_table(df,index=["Manager","Rep"],values=["Price","Quantity"], columns=...
pd.pivot_table(df,index=["Manager","Rep"],values=["Price"], columns=["Product"],aggfunc=[np.sum]) 然而,非数值(NaN)有点令人分心。如果想移除它们,我们可以使用“fill_value”将其设置为0。 pd.pivot_table(df,index=["Manager","Rep"],values=[...
接下来,我们使用pivot_table方法创建数据透视表。该方法接受多个参数,其中关键参数包括: index:指定透视表的行索引,用于对数据进行分组。 columns:指定透视表的列索引,用于指定要计算的汇总值。 values:指定要计算汇总值的列。 aggfunc:指定汇总函数,如sum、mean、count等。下面是一个简单的示例,演示如何使用这些参数创...
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...
columns=['细分'], aggfunc=np.sum, fill_value=0) 现在按年份来统计销售数据,注意此时的aggfunc参数,当参数值包含列表时,在结果DataFrame中就会显示函数名称。 pd.pivot_table(df, values='销售目标', index=['年份','类别'], columns='细分',