一、pivot_table函数定义 pivot_table函数是pandas库中的函数,调用首先需要加载pandas库。 其功能相当于excel中的数据透视表。 其基本调用语法如下: 代码语言:javascript 复制 importpandasaspd pd.pivot_table(data:'DataFrame',values=None,index=None,columns=None,aggfunc:'AggFuncType'='mean',fill_value=None,mar...
pivot()函数没有数据聚合功能,要想实现此功能,需要调用Pandas包中的第三个顶层函数:pivot_table(),在pandas中的工程位置如下所示: pandas | pivot_table() 如下,构造一个df实例: 调用如下操作: 参数index指明A和B为行索引,columns指明C列取值为列,聚合函数为求和,values是在两个轴(index和columns)确定后的取值...
pivot_table函数 1. 函数参数 DataFrame.pivot_table( values=None, # list or str, 需要进行聚合统计的值 示例:"产品大类"或['产品大类','产品中类','产品小类'] index=None, # list or str, 用于分组的列,相当于行索引 示例:格式同values columns=None, # list or str, 进行列分组的字段 示例:格...
crosstab() 功能和 povit_table() 差不多,首选 povit_table() 注意使用形式上的区别: pd.crosstab() df.povit_table() 使用方法: import pandas as pd path = r"F:\Python_Tensorflow_codes\001竞赛代码\joyful-pandas-master\data\learn_pandas.csv" df = pd.read_csv(path, encoding="gbk") a = pd...
首先用 groupby 分组,再平行将某个函数应用到各组上,最后自动连接成一个总表。今天介绍的 pivot_table() 函数可以将上面“拆分-应用-结合”三个步骤用一行来完成。 先看一张图: Pivot 字面意思是支点,即上图中的 index 和 columns 指定的行和列标签,支点可想理解成数据 (values) 在哪个维度上做整合 (...
Excel中有一个强大的功能 —— 数据透视表(pivot table)。 利用数据透视表可以快速的进行分类汇总,自由组合字段快速计算,而这些只需要拖拉拽就可以实现。 典型的数据格式是扁平的,只包含行和列,不方便总结信息。 而透视表可以快速抽取有用的信息。 在Pandas中,可以利用pivot_table函数实现该功能。
大数据文摘受权转载自机器学习算法与Python实战 Pandas的pivot_table函数是一个强大的数据分析工具,可以帮助我们快速地对数据进行汇总和重塑。 本文将详细介绍pivot_table的用法及其在数据分析中的应用。 1. pivot_table函数简介 pivot_table函数的基本语法如下: ...
Python中pandas透视表pivot_table功能详解（⾮常简单易懂）来源:⼀、概述 1.1 什么是透视表？透视表是⼀种可以对数据动态排布并且分类汇总的表格格式。或许⼤多数⼈都在Excel使⽤过数据透视表，也体会到它的强⼤功能，⽽在pandas中它被称作pivot_table。1.2 为什么要使⽤pivot_table？灵活性⾼，...
pd.pivot_table(df,index=["Manager","Status"],values=["Price"], aggfunc=[np.sum],fill_value=0,margins=True) 一个很方便的特性是,为了对你选择的不同值执行不同的函数,你可以向aggfunc传递一个字典。不过,这样做有一个副作用,那就是必须将标签做的更加简洁才行。
在自动化办公中,使用python的pivot_table(),搭配合适的聚合函数,就能有效地实现透视表的强大功能,并且能更快速便捷地完成数据统计分析过程。 2. 关键参数 pivot_table()共有9个参数,分别为:1. values, 2. index, 3. columns, 4. aggfunc, 5. fill_value, 6. margins, 7. dropna, 8. margins_name, 9...