虽然大多数Pandas表达式读起来都像英语,但有时你会遇到真正让人头疼的表达式。是的,它们都有直观的名字,比如cut或pivot,但似乎让人无法理解。因此,我决定写一系列文章,专门介绍我认为最难的Pandas函数。本文将详细地解释其中的三个函数:pivot_table、stack和unstack
使用Pandas透视表将是一个不错的选择,应为它有以下优点: 更快(一旦设置之后) 自行说明(通过查看代码,你将知道它做了什么) 易于生成报告或电子邮件 更灵活,因为你可以定义定制的聚合函数 Read in the data 首先,让我们搭建所需的环境。 如果你想跟随我继续下去,那么可以下载这个Excel文件。 import pandas as pd...
Pandas is a special tool that allows us to perform complex manipulations of data effectively and efficiently. Inside pandas, we mostly deal with a dataset in the form of DataFrame. DataFrames are 2-dimensional data structures in pandas. DataFrames consist of rows, columns, and the data. A ce...
2、pivot_table方法(透视表) 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) (1)参数 data:DataFrame values:列聚合值。 index:column, Grouper, array, or list of the previous。 c...
df = pd.DataFrame(data)# 使用 pivot_table 创建透视表pivot = df.pivot_table(values='销售额', index='店铺', columns='产品', aggfunc='sum', fill_value=0) print(pivot) 2)按店铺和产品聚合销售额,并计算平均值 importpandasaspd# 创建数据data = {'店铺': ['店铺A','店铺A','店铺B','店铺...
importpandasas pd # 读取数据 df = pd.read_excel("ur_data.xlsx") # 预处理：标记每场比赛的...
group2 3. #[Out]# <pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy objec t at 0x0000000009CB4128> 使用推导式[x for x in group1]可显示分组内容。 [python] view plain copy 1. [x for x in group1] 2. #[Out]# [('a', data1 data2 key1 key2 3. #[Out]# 0 0.439801 1.582861 a one 4....
pandas 如何循环pivot表来创建一个字典列表，从每列的每一行获取索引和值如果df包含问题中的pivoted ...
pandas.DataFrame.pivot DataFrame.pivot(index=None,columns=None,values=None) 功能:重塑数据(产生一个“pivot”表格)以列值为标准。使用来自索引/列的唯一的值(去除重复值)为轴形成dataframe结果。 为了精细调节控制,可以看和stack/unstack方法有关的分层索引文件。
pandas函数之 pivot、 pivot_table和 crosstab 1、pivot⽅法 pandas.pivot(data, index=None, columns=None, values=None) （1）参数 data：DataFrame index：str or object or a list of str, optional。⽤于创建新DataFrame索引名称。 如果没有，则使⽤现有的索引。 columns...