Pandas的pivot_table函数是一个强大的数据分析工具,它可以帮助我们快速地对数据进行汇总和重塑。通过灵活使用其各种参数,我们可以轻松地创建复杂的数据透视表,从而更好地理解和分析数据。 在实际应用中,pivot_table常用于销售数据分析、财务报表生成、用户行为分析等多个领域。掌握这个函数将大大提高您的数据分析效率。 ...
table.query('Status == ["pending","won"]') 这是pivot_table中一个很强大的特性,所以一旦你得到了你所需要的pivot_table格式的数据,就不要忘了此时你就拥有了pandas的强大威力。 如果你想将其保存下来作为参考,那么这里提供完整的笔记:nbviewer.ipython.org/ur 数据下载地址:pbpython.com/extras/sal 备忘单...
pd.pivot_table(df2, index=[u'对手',u'主客场']) pd.pivot_table(df2, index=[u'主客场',u'对手']) 3.values 对需要的计算数据进行筛选。 pd.pivot_table(df2, index=[u'主客场',u'胜负'], values=[u'得分',u'助攻',u'篮板'])''' 助攻 得分 篮板 主客场 胜负 主胜10.555556 34.222222 ...
在Python中,可以使用pivot_table函数来合并pandas中的两列。pivot_table函数是pandas库中的一个功能强大的工具,用于对数据进行透视和汇总。 合并pandas中的两列pivot_table的步骤如下: 导入必要的库: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd 创建一个pandas DataFrame: 代码语言:txt 复制 data = {'A': [...
来源:pbpython伯乐在线-PyPer 介绍 也许大多数人都有在Excel中使用数据透视表的经历,其实Pandas也提供了一个类似的功能,名为 pivot_table。虽然pivot_table非常有用,但是我发现为了格式化输出我所需要的内容,经常需要记住它的使用语法。所以,本文将重点解释pandas中的函数...
pivot_table有四个最重要的参数index、values、columns、aggfunc,本文以这四个参数为中心讲解pivot操作是如何进行。 2.1 读取数据 import pandasas pd import numpyas np df = pd.read_csv('h:/James_Harden.csv',encoding='utf8') df.tail() 数据格式如下: ...
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。 Python import pandas as pd import numpy as np 1. 2. 版本提醒 因为Pivot_table API已经随着时间有所改变,所以为了使本文中示例代码能够正常工作,请确保你安装了最近版本的Pandas(>0.15)。本文示例还用到了...
使用Pandas 玩转透视表(pivot_table) 来源:pbpython伯乐在线PyPer 介绍 也许大多数人都有在Excel中使用数据透视表的经历,其实Pandas也提供了一个类似的功能,名为 pivot_table。虽然pivot_table非常有用,但是我发现为了格式化输出我所需要的内容,经常需要记住它的使用语法。所以,本文将重点解释pandas中的函数 pivot_...
pdpivot函数,在pivot_table的基础上进行了功能升级,不仅能实现分级求和与分级排序,还优化了视觉展示,加上了分级优先展示汇总行的功能,以及按级别分组排序,这点是excel的透视表无法做到的。 1. 函数 importpandasaspdimportnumpyasnpclasspdpivot(object):def__init__(self,df):"""作者:AnalyZL(github:https://gi...
Python Pandas pivot_table 透视表 计数 pivot_table函数 pivot_table(data=表格,index=行,columns=列,values=值,aggfunc=计数函数,margins=True# 汇总统计) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. aggfunc调用函数, 不带括号 不带括号时, 调用的是这个函数本身, 是一个函数对象...