接下来,我们可以使用pd.pivot_table函数对数据集进行透视操作,并统计每个学生在每个科目上的成绩。 pivot_table=pd.pivot_table(df,values='成绩',index='姓名',columns='科目',aggfunc='count') 1. 在这个例子中,我们指定了要进行统计计算的特征为’成绩’,按照’姓名’进行分类汇总,按照’科目’进行分类汇总,...
#Filter on 'Win'; make pivot tabledf[df.Result =='Win'].pivot_table(index ='Name', values= ['Result','Speed'], aggfunc= {'Result':'count','Speed':'mean'}, fill_value= 0).rename(columns = {'Result':'Win'}) 当然你也可以使用groupby的agg #或者GROUPBY和聚合:#groupby.agg()df[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...
,aggfunc= lambda x :x.nunique()).reset_index() # 这里的lambda函数也可以定义为 lambda x:len(x.unique()) 多字段不同指标 pd.pivot_table(df, values=['blog_name','read_cnt']\ ,index='weekday'\ ,aggfunc={'blog_name':lambda x: x.nunique(),'read_cnt':['sum','mean']}).reset_...
pivot由于仅涉及行列重组和变形,所以一般更适用于分类变量;而pivot_table在重组的基础上还增加了聚合统计的过程,所以一般更适用于数值型变量,但对于支持分类变量统计的聚合函数(例如count),则pivot_table也可适用。
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...
# create a pivot table that shows the total fares paid by passengers in each passenger class# who either survived or did not survivepivot = pd.pivot_table(df, index='Pclass', columns='Survived', values='Fare', aggfunc='sum') # display the resulting pivot tablepivot ...
['sex', 'department']作为行标签,使用'employee_id'列的计数作为值 # 对于缺失的值,使用0来填充 pivot_table_result = pd.pivot_table(data, fill_value=0, columns='item_name', index=['sex', 'department'], aggfunc='count', values=['employee_id']) # 打印透视表的结果 print(pivot_table_...
table=pd.pivot_table(df,index=["Manager","Rep"],values=["Price"],aggfunc=np.sum) table.query('Manager == ["Debra Henley"]') index是重塑的新表的索引名称是什么columns是列名称是什么;values就是生成新列的值应该是多少;就是更改索引列等等 pd.pivot(index=,columns=,values=,) df["Order_Total...
We will count the length of each date time: df['Time'].str.len().value_counts() Copy the results show us 3 problematic rows: 8 23409 24 3 Name: Time, dtype: int64 To extract the wrong or different ones we can do: df[df['Time'].str.len()>8]['Time'] ...