数据透视表 Pivot Table:数据透视表用来汇总其它表的数据。首先把源表分组,然后各个小组内的数据做汇总操作,如排序、平均、累加、计数或字符串连接等。 上述汇总的数据还是有点多,可以使用 df.resample('M') 对日期时间索引按照 “月” 来进行重采样: >> df_pivot = df_pivot.resample('M').mean() >> df...
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_t...
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_t...
columns: a column, Grouper, array which has the same length as data, or list of them. Keys to group by on the pivot table column. If an array is passed, it is being used as the same manner as column values,聚合值的分组,相当于是"列" aggfunc: function to use for aggregation, defaul...
import matplotlib.pyplot as plt # 生成柱状图 pivot_table.plot(kind='bar') plt.title('Value by Category and Year') plt.xlabel('Year') plt.ylabel('Value') plt.xticks(rotation=45) # 旋转x轴标签,以便更清晰地显示 plt.tight_layout() # 自动调整子图参数, 使之填充整个图像区域 plt.show() ...
数据透视表(Pivot Table)是数据分析中常见的工具之一,根据一个或多个键值对数据进行聚合,根据列或行的分组键将数据划分到各个区域 在Pandas中,除了使用groupby对数据分组聚合实现透视功能外,还可以使用pivot_table函数实现 pivot_table函数格式: pivot_table(data, values=None, index=None, columns=None, aggfunc='...
table = pd.crosstab(data_cat['A'], data_cat['B']) 在上述代码中,我们首先创建了一个包含分类变量A和B的DataFrame,然后使用pd.crosstab函数创建了一个交叉表,其中A列和B列是交叉表的行和列。四、透视表透视表是一种将数据分组并计算聚合值的表格。在Pandas中,可以使用pivot_table函数创建透视表。以下是一...
pivot_table = pd.pivot_table(df, index='Region', columns='Category', values='Sales', aggfunc='sum') print(pivot_table) 输出: Category A B Region North 380.0 NaN South NaN 450.0 咱们数据按Region和Category两个维度展开,生成交叉表结构。咱们可以看到北方地区只销售了A类别产品,南方地区只销售了B...
pro.plot(kind='bar', stacked=True) 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。 defpivot_table(self, values=None, index=None, columns=None, ...
1. 认识 pivot table >>df = pd.DataFrame({'foo': ['one','one','one','two','two','two'],'bar': ['A','B','C','A','B','C'],'baz': [1,2,3,4,5,6]})# 通过字典的方式构造 DataFrame>>df bar baz foo0A1one1B2one2C3one3A4two4B5two5C6two>>df.pivot(index='foo',...