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","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.mean,len]) 如果我们想通过不同产品来分析销售情况...
display(pd.pivot_table(mydf1,index='城市', values=["数量", "单价", "销售额"])) 1. 2. 3. 4. 5. import pandas as pd import numpy as np mydf1 = pd.read_excel('myexcel1.xls',sheet_name=1) display(mydf1) display(pd.pivot_table(mydf1,index='时间', values=["销售额"], colu...
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:...
pd.pivot_table(df,index=["Manager","Rep"],values=["Price"],aggfunc=[np.mean,len]) 如果我们想通过不同产品来分析销售情况,那么变量“columns”将允许我们定义一个或多个列。 列vs.值 我认为pivot_table中一个令人困惑的地方是“columns(列)”和“values(值)”的使用。记住,变量“columns(列)”是可...
这就是刚才说的， pivot 函数对数据有些要求，这时可以尝试使用 pivot_table ！values、index、columns参数都比较好理解，就是指定index作为纵轴索引、columns作为横轴索引来观察指定的values值，另外aggfunc指定的是均值函数（mean），下面边用边深入理解。index、columns参数必须传一个，否则会报以下错误：只...
"""print(df.groupby(by="a", as_index=False).agg(lambdax:str(sum(x)) +"略略略"))""" a b c 0 a 6略略略 9略略略 1 b 3略略略 8略略略 """# 但是我们看到,pandas默认是对所有的列进行的聚合,可不可以指定某些列呢?# 答案是可以的,直接在groupby后面通过列表来指定即可,可以指定['b', 'c...
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, ...
pd.pivot_table(df,index=["Manager","Rep"],values=["Price"],aggfunc=[np.mean,len]) 如果我们想通过不同产品来分析销售情况,那么变量“columns”将允许我们定义一个或多个列。 列vs.值 我认为pivot_table中一个令人困惑的地方是“columns(列)”和“values...
Python数据透视功能之 pivot_table()介绍 pivot_table pivot()函数没有数据聚合功能,要想实现此功能,需要调用Pandas包中的第三个顶层函数:pivot_table(),在pandas中的工程位置如下所示: pandas | pivot_table() 如下,构造一个df实例: 调用如下操作: 参数index指明A和B为行索引,columns指明C列取值为列,聚合函数...