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) 主要参数说明: data: 要进行汇总的DataFrame values: 需要聚合的列 index: 行索引 columns: 列索引 aggfunc: 聚合函数,默认...
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,margins:'bool'=False,dropna...
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) 主要参数说明: data: 要进行汇总的DataFrame values: 需要聚合的列 index: 行索引 columns: 列索引 aggfunc: 聚合函数,默认为...
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。 pd.pivot_table(df,index=["Manag...
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) pivot_table有很多参数,其中有5个尤为重要,分别是data、index、values、columns和aggfunc,下面简单介绍。
pivot_table()函数是用于对数据进行汇总和分析的强大工具,其中包括一些参数可以进行自定义设置。题目要求设置正确的参数,以制作数据透视表,并指定汇总栏的命名为“汇总”。 我们需要了解pivot_table()函数的参数含义: margins参数用于指定是否显示边际汇总(即行和列的总和)。margins_name参数用于指定边际汇总的列名。
pd.pivot_table(df,index=["Manager","Rep","Product"], values=["Price","Quantity"],aggfunc=[np.sum],fill_value=0) 对于这个数据集,这种显示方式看起来更有意义。不过,如果我想查看一些总和数呢?“margins=True”就可以为我们实现这种功能。
Pandas中pivot_table的参数margins是是否添加行列的总计。
再来介绍pandas库里的pivot_table()函数。pivot_table()与pivot()比较类似。其官方定义如下所示: DataFrame.pivot_table(values=None, index=None, columns=None, aggfunc='mean', fill_value=None, margins=False, dropna=True, margins_name='All') 我们依次解析: values:可选参数,用来做集合的值,其用法与piv...
创建透视表的pivot_table()函数里面的参数设置很多,学习它最有效的方式是每一步设置一个参数,检查结果是否符合预期。 先从最简单的语法开始,只设置index='Account',通用语法如下: pd.pivot_table(df, index=label_str) 代码语言:javascript 复制 pd.pivot_table(df,index="Account") ...