DataFrame对象提供了一个功能强大的pivot_table方法供我们使用。此外,Pandas还提供了一个顶级的pandas.pivot_table函数,二者完成的功能是相同的,其函数原型如下。 pandas.pivot_table(data, values=None, index=None, columns=None, aggfunc='mean', fill_value=None, margins=False, dropna=True, margins_name='All...
df.pivot_table(index='日期',columns='城市',values='销售金额',margins=True) 发现一个问题,这里的all是行或列的平均值,因为这里我没有指定aggfunc参数,所以会默认求平均值,all也就跟着显示为平均值,接下来我试着指定aggfunc为求和试一试 df.pivot_table(index='日期',columns='城市',values='销售金额',marg...
importpandasaspd# 创建一个示例数据集data={'Name':['Alice','Bob','Charlie','Alice','Bob','Charlie'],'Category':['A','B','A','B','A','B'],'Value':[1,2,3,4,5,6]}df=pd.DataFrame(data)# 使用pivot_table函数进行数据透视pivot_table=pd.pivot_table(df,index='Name',columns='...
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, sort=True) 参数解释: data -- DataFrame格式数...
DataFrame.pivot_table(values=None, index=None, columns=None, aggfunc='mean', fill_value=None, margins=False, dropna=True, margins_name='All', observed=False, sort=True) 创建一个 spreadsheet-style 数据透视表作为 DataFrame。 数据透视表中的级别将存储在结果 DataFrame 的索引和列上的 MultiIndex 对...
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 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 importpandasaspd pd.pivot_table(data:'DataFrame',values=None,index=None,columns=None,aggfunc:'AggFuncType'='mean',fill_va...
Pandas--变形 变形 读入数据集一、透视表 1.pivot一般状态下,数据在DataFrame会以压缩(stacked)状态存放,例如上面的Gender,两个类别被叠在一列中,pivot函数可将某一列作为新的cols: 2.pivot_table首先,再现上面的操作:Pandas中提供了各种选项,下面介绍常用参数: 3. crosstab(交叉表) 交叉表是一种特殊的透视表,...
DataFrame.pivot_table(self, values=None, index=None, columns=None, aggfunc='mean', fill_value=None, margins=False, dropna=True, margins_name='All', observed=False) → 'DataFrame'[source] 创建电子表格样式的pivot table作为DataFrame。 pivot table中的级别将存储在结果DataFrame的索引和列上的MultiInde...
本文简要介绍pyspark.pandas.DataFrame.pivot_table的用法。 用法: DataFrame.pivot_table(values: Union[Any, Tuple[Any, …], List[Union[Any, Tuple[Any, …]]],None] =None, index: Optional[List[Union[Any, Tuple[Any, …]]] =None, columns: Union[Any, Tuple[Any, …],None] =None, aggfunc...
2,pivot_table pivot_table的功能跟pivot相似,但是pivot不能处理index和columns组合是重复的数据,但是pivot_table可以处理: DataFrame.pivot_table(values=None, index=None, columns=None, aggfunc='mean', fill_value=None, margins=False, dropna=True, margins_name='All', observed=False, sort=True) ...