1 使用 margins 添加总计 输出：7.多级索引 7.1 使用多级索引进行分组 输出：8.总结 pivot_table 是 pandas 中非常强大的工具，适用于多维数据的分析和汇总。通过合理设置 index、columns、values 和 aggfunc 参数，可以轻松实现复杂的数据分析任务。在实际使用中，可以根据需求灵活调整参数，以获得所需的分析结果。
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。 • data:数据源,...
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DataFramevalues: 需要聚合的列index: 行索引columns: 列索引aggfunc: 聚合函数,默认为mean...
通过 pivot_table 方法,可以对数据进行汇总、统计和重组,类似于 Excel 中的透视表功能。本文主要介绍一下Pandas中pandas.DataFrame.pivot_table方法的使用。 DataFrame.pivot_table(self, values=None, index=None, columns=None, aggfunc='mean', fill_value=None, margins=False, dropna=True, margins_name='All'...
通过一个案例,快速掌握Pandas透视表(pivot_table)的使用方法! 落日骑士 在pandas中使用数据透视表 朱卫军发表于Pytho... 关于数据透视表的介绍和使用 基础认知和操作: 一、数据透视表的概念 数据透视表是用来从Excel数据列表、关系数据库文件等数据集的字段中总结信息的分析工具。所谓“透视”,可以理解为对原始数据具...
相信大家都用在Excel当中使用过数据透视表(一种可以对数据动态排布并且分类汇总的表格格式),也体验过它的强大功能,在Pandas模块当中被称作是pivot_table,今天小编就和大家来详细聊聊该函数的主要用途...导入模块和读取数据那我们第一步仍然是导入模块并且来读取数据,数
今天我们就来学习一下利用pandas模块,对数据集进行数据透视分析。 pivot_table释义 1.1 pivot_table参数列表: 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) ...
pd.pivot_table(df,index=["Manager","Rep"],values=["Price"],aggfunc=np.sum) 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.me...
table : aggfunc concatenate而不是np.size或np.sumEN从功能上讲，Pandas 中用透视表 (pivot table) ...
pandas 透视和逆透视——melt、pivot、pivot_table 在实际的数据处理中,通常需要按照特定的需求对数据的格式进行处理,透视操作和逆透视操作有时是不可逆的。 一,透视和逆透视操作示例 数据透视的过程如下图所示,以Year为索引,按照Course列来透视Earning,把数据从长格式转换为宽格式:...