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。
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...
margins参数默认为False,如果设置为True,会得到每列的汇总,如下df实例 设置margins为True,汇总行索引为名称自定义为self_name: 注意 margins设置为True后,目前pandas 0.22.3版本只支持聚合函数为单个元素,不支持为list的情况,如下: 会报出异常: 透过pivot_table聚合功能源码(如下所示),我们发现它本身是通过调用groupby...
pivot_table函数的基本语法如下: 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:...
margins_name 当margins为True时,设置margins 行或列的名称,默认为All。 pivot_table()方法实例 import pandas as pd mydf1 = pd.read_excel('myexcel1.xls',sheet_name=1) display(mydf1) display(pd.pivot_table(mydf1,index='城市', values=["数量", "单价", "销售额"])) ...
margins_name -- 汇总行列名称 observed -- 是否显示观测值 三、pivot_table实操 1.构造测试数据集 importpandasaspdimportnumpyasnp df = pd.DataFrame({'foo': ['one','one','one','two','two','two'],'bar': ['A','B','C','A','B','C'],'baz': [1,2,3,4,5,6],'zoo': ['x...
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pivot的values类似。默认是显示所有的值。
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。
pandas.pivot_table — pandas 1.5.1 documentation pivot_table的官方定义如下所示: 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) ...
pandas.pivot_table(data, values=None, index=None, columns=None, aggfunc='mean', fill_value=None, margins=False, dropna=True, margins_name='All', observed=False) 其中最重要的是下面几个参数: data = 原始数据 index = 行 columns = 列 values = 值 aggfunc = 值的聚合方式(默认的是求平均) ...