Pandas的pivot_table函数是一个强大的数据分析工具,它可以帮助我们快速地对数据进行汇总和重塑。通过灵活使用其各种参数,我们可以轻松地创建复杂的数据透视表,从而更好地理解和分析数据。 在实际应用中,pivot_table常用于销售数据分析、财务报表生成、用户行为分析等多个领域。掌握这个函数将大大提高您的数据分析效率。 ...
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...
pandas.pivot_table pandas.DataFrame.pivot_table pandas.pivot_table 比 pandas.DataFrame.pivot_table 多了一个参数data,data就是一个dataframe,实际上这两个函数相同 pivot_table参数中最重要的四个参数 values,index,columns,aggfunc,下面通过案例介绍pivot_tabe的使用 2 零售会员数据分析案例 2.1 案例业务介绍 业务...
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...
视频教程学习地址:Pandas透视表(pivot_table)的使用方法 1 Pandas 透视表概述 数据透视表(Pivot Table)是一种交互式的表,可以进行某些计算,如求和与计数等。所进行的计算与数据跟数据透视表中的排列有关。 之所以称为数据透视表,是因为可以动态地改变它们的版面布置,以便按照不同方式分析数据,也可以重新安排行号、列...
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...
视频教程学习地址:Pandas透视表(pivot_table)的使用方法 1 Pandas 透视表概述 数据透视表(Pivot Table)是一种交互式的表,可以进行某些计算,如求和与计数等。所进行的计算与数据跟数据透视表中的排列有关。 之所以称为数据透视表,是因为可以动态地改变它们的版面布置,以便按照不同方式分析数据,也可以重新安排行号、列...
其实Pandas有pivot、pivot_table两个函数来做数据透视,作用是一样的,只是pivot_table算是pivot的增强版,pivot_table对数据格式要求不高,而且支持aggfunc、fillvalue等参数,所以这里主要介绍pivot_table。 不过这里提一下,在使用pivot函数过程中可能会经常碰到一些异常,比如下面这个: ...
Excel 中使用数据透视表 Pivot Table "数据透视表" 英文是 Pivot Table ,直接翻译是轴向旋转表 ,什么意思呢? 及把我们的数据分成多个维度来进行统计,可以理解为我们平时说的简单报表。 (透视表?当初是那个白痴汉化的?)。举个例子来说明。 假设我们有如下的Excel数据表:...