02 利用pd.pivot_table实现 Pandas作为Python数据分析的瑞士军刀,实现个数据透视表自然不在话下,其接口函数为pivot_table,给出其核心参数如下: values : 待聚合的列名 index : 用于放入透视表结果中的行索引列名 columns : 用于放入透视表结果中列索引列名 aggfunc : 聚合统计函数,可以是单个函数,也可以是函数列表...
#以student为索引,函数设置为np.std,默认对所有数值型变量计算 pd.pivot_table(score_data,index="student",aggfunc=np.std) #设置两层索引:student 、teaher pd.pivot_table(score_data,index=["student","teacher"]) #选定要计算的变量只是final_score,设置多个计算函数 pd.pivot_table(score_data,index=[...
table = pd.pivot_table(df, values='D', index=['A','B'], columns=['C'], aggfunc=np.sum,fill_value=0) table C large smallA Bbar one 4 5two 7 6foo one 4 1two 0 6 取多个列的平均值进行汇总 table = pd.pivot_table(df,values=['D','E'], index=['A','C'],aggfunc={'D...
pd.pivot_table()函数用于创建透视表,它能够更灵活地按照多个维度进行数据聚合。下面是该函数的参数说明: data:指定要创建透视表的数据集。 values:指定要计算的值,可以是任何数值型数据。 index:指定透视表的行索引,可以是一个列名或多个列名。 columns:指定透视表的列索引,可以是一个列名或多个列名。 aggfunc:指...
仍以titanic数据集为例,应用pivot_table完成前述数据透视表操作,默认情况下只需如下调用: 如果既需要统计不同性别各舱位下的生存人数(对应Survived=1),又想统计生存率(生存人数与该分组下总人数的比例),那么仅需在传入aggfunc参数时增加一个mean聚合函数即可: ...
pivot=pd.pivot_table(train, index=['id'], columns=['sd'], values=['q'], aggfunc=np.sum)//Index表示行,columns表示列。 print(pivot) 输出:id下边为train中id的数值从小到大排列。sd为train中的所有列值不重复从小到大排列。q是行和列交叉的值。
数据透视表用来做数据透视,可以通过一个或多个键分组聚合DataFrame中的数据,通过aggfunc参数决定聚合类型,是groupby的高级功能。 pd.pivot_table参数如下: pd.pivot_table(data, values = None,index = None,columns = None,aggfunc ='mean',fill_value = None,margin = False,dropna = True,margins_name ='All...
pd.pivot_table(df,index=["Manager","Rep"],values=["Price"],aggfunc=[np.mean,len]) 如果我们想通过不同产品来分析销售情况,那么变量“columns”将允许我们定义一个或多个列。 列vs.值 我认为pivot_table中一个令人困惑的地方是“columns(列)”和“values(值)”的使用。记住,变量“columns(列)”是可...
pd.pivot_table()的核心功能主要体现在其五个参数中：index，类似于数据透视表的行标签或关键字段，可以设定多个；values则是数据透视表的列，通常用来展示聚合后的数据；columns则进一步细分列，是实现从宽表到长表转换的关键步骤；aggfunc则是对每个索引行和指定列的值进行聚合运算，可以进行多种数学运算或...
数据透视表，实现数据聚合与分组功能，通过pd.pivot_table函数构建。此函数参数包括data（数据源）、values（聚合列）、index（行索引）、columns（列索引）、aggfunc（聚合方法，如求平均值）、fill_value（缺失值填充）、margin（添加总计行/列）、dropna（忽略NA值，默认为True）和margins_name（总计行/...