“margins=True”就可以为我们实现这种功能。 pd.pivot_table(df,index=["Manager","Rep","Product"], values=["Price","Quantity"], aggfunc=[np.sum,np.mean],fill_value=0,margins=True) 下面,让我们以更高的管理者角度来分析此渠道。根据我们前面对category的定义,注意现在“Status”是如何排序的。 pd...
A. margins=True, margins_name='汇总':这个选项指定了margins为True,表示要显示边际汇总,并且指定了margins_name为一个字符串“汇总”,表示边际汇总的列名为“汇总”。 这道题考察了关于使用pivot_table()函数制作数据透视表的参数设置。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...
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...
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...
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 带括号时, 调用的是函数的执行结果 ...
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=[u'主客场',u'胜负'],values=[u'得分',u'助攻',u'篮板'],aggfunc=[np.sum,np.mean]) 2.5 Columns Columns类似Index可以设置列层次字段,它不是一个必要参数,作为一种分割数据的可选方式。 #fill_value填充空值,margins=True进行汇总 ...
pd.pivot_table(df,index=["Manager","Rep"],values=["Price"],aggfunc=np.sum) 1. aggfunc可以包含很多函数,下面就让我们尝试一种方法,即使用numpy中的函数mean和len来进行计数。 pd.pivot_table(df,index=["Manager","Rep"],values=["Price"],aggfunc=[np.mean,len]) ...
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") ...
在Pandas中,可以利用pivot_table函数实现该功能。 二、pivot_table函数介绍 使用语法: DataFrame.pivot_table(data, values=None, index=None, columns=None, aggfunc='mean', fill_value=None, margins=False, dropna=True, margins_name='All', observed=False, ...