pandas.pivot_table是 Pandas 库中的一个非常强大的函数,它允许你根据数据的某些列进行聚合,并生成一个透视表(pivot table)。透视表是数据分析中的一种常见工具,用于汇总、重组和透视数据,以便更好地理解数据的特征、趋势和关系。 defpivot_table(data:DataFrame,values=None,index=None,columns=None,aggfunc:AggFunc...
dropna:是否删除所有条目均为 NA 的列。默认是 True。 margins_name:当margins=True时,改变边缘列的名称。 官方文档:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.pivot_table.html pivot_table的简单应用 例子1 创建了一个新的 DataFrame,其中包含四列:'group', 'category', '...
aggfunc：聚合函数， pivot_table后新dataframe的值都会通过aggfunc进行运算。在pivot_table会将多重值调用aggfunc函数后放在相应的位置上。默认的aggfunc函数为求平均。fill_value：填充NA值。默认不填充margins：添加行列的总计，默认不显示。dropna：如果整行都为NA值，则进行丢弃，默认丢弃。margins_name：在margins参数...
aggfunc:聚合函数, pivot_table后新dataframe的值都会通过aggfunc进行运算。默认numpy.mean求平均。fill_values:填充NA值(设定缺省值)。默认不填充,可以指定。margins:添加行列的总计,默认FALSE不显示。TRUE显示。dropna:如果整行都为NA值,则进行丢弃,默认TRUE丢弃。FALSE时,被保留。margins_name:margins = True 时,设...
2.数据透视表---pivot_table 最简单的透视表必须有一个数据帧和一个索引。在本例中,我们将使用“Pclass”列作为我们的索引 pd.pivot_table(data,index = 'Pclass') 此外,你也可以设置多个索引,例如: pd.pivot_table(data,index = ["Pclass","Sex"]) 如果我...
首先,类似于上面使用 pivot_table(): 代码语言:javascript 复制 In [38]: df = pd.DataFrame( ...: { ...: "Animal": [ ...: "Animal1", ...: "Animal2", ...: "Animal3", ...: "Animal2", ...: "Animal1", ...: "Animal2", ...: "Animal3", ...: ], ...: "FeedType...
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.pivot.html 枢轴方法返回:重塑数据帧。 现在,您可以使用 fillna 方法将 na 值替换为任何所需的值。 例如: 我的PIVOT 返回以下数据帧: 现在我想用0替换Nan,我将对从pivot方法返回的数据帧应用fillna()方法...
Pandas Pivot_table() DataFrame.pivot_table(values=None,#对那一列数值进行处理,str/listindex=None,#横轴维度,str/listcolumns=None,#纵轴维度,str/listaggfunc='mean',#数值处理计算方法fill_value=None,#空值处理方式margins=False,#是否求和dropna=True,#是否抛弃都是NA的行margins_name='All'#求和汇总名称...
pivot_table:数据透视表,类似excel中的透视表 cut:将一组数据分割成离散的区间,适合将数值进行分类 qcut:和cut作用一样,不过它是将数值等间距分割 crosstab:创建交叉表,用于计算两个或多个因子之间的频率 join:通过索引合并两个dataframe stack: 将数据框的列“堆叠”为一个层次化的Series ...
在这个例子中,pd.read_csv函数读取文件' data.csv '并将其转换为一个DataFrame,它有许多选项,如sep, header, index_col, skiprows, na_values等。 df = pd.read_csv('Popular_Baby_Names.csv', sep=';', header=0, index_col=0, skiprows=5, na_values='N/A') ...