3、交叉表crosstab 可以按照指定的行和列统计分组频数,用起来非常方便;当然同样的功能也可采用groupby实现。 pd.crosstab(df.key1,df.key2, margins=True)#[Out]# key2 one two All#[Out]# key1#[Out]# a 2 1 3#[Out]# b 1 1 2#[Out]# All 3 2 5 很幸运能够有这么多好用的方法,大大简化了...
groupby实现 其实透视表或者交叉表的本质还是分组汇总统计结果,我们也可以利用groupby来实现: 1、先分组统计 2、轴旋转unstack 上面的结果格式上不是很友好,使用的是多层次索引,我们使用轴旋转函数unstack将行转成列: groupby和透视表比较 最后再用一个例子来比较下groupby和透视表: 备忘录 这个网上非常流行的一张图解...
(1)分组统计 - groupby功能 是pandas最重要的功能 ① 根据某些条件将数据拆分成组 ② 对每个组独立应用函数 ③ 将结果合并到一个数据结构中 Dataframe在行(axis=0)或列(axis=1)上进行分组,将一个函数应用到各个分组并产生一个新值,然后函数执行结果被合并到最终的结果对象中。 df.groupby(by=None, axis=0, ...
values指统计值,也就是我们要对哪些数据进行索引。如果是values中是数据型,我们还可以进一步指定多个Values值。 Aggfunc 1、 分组的统计值默认是平均数,但是可以利用aggfunc指定其他统计函数:sum,mean,count,min,max。 2、最终通过分组观测的值可以是多个。 3、每个观测值也可以对应使用不同的统计函数。 还有这种引用...
marigins 参数:设定margins=True: 对行和列的数据进行统计输出 # 2. 单层统计 -- 根据名称分组统计不同颜色的数量平均值 table = pd.pivot_table(df, values="数量", index="名称", columns="颜色", aggfunc="mean", fill_value=0, margins=True) ...
groupby: 分组 melt: 宽表转长表 pivot_table: 长表转宽表,数据透视表 crosstab: 交叉表 / 列联表,主要用于分组频数统计 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34
透视表(Pivot Table)是从一个长格式的数据集中提取汇总信息的工具。它能够根据一个或多个列对数据进行分组,并计算出各组的统计结果,比如总和、平均值、计数等。在这里,我们将重点讨论如何使用pivot_table进行计数。 为什么使用Pivot Table? 便捷性:不需要手动编写复杂的分组和汇总逻辑。
Pandas Pivot_Table是一个用于数据透视和分组的功能。它可以根据指定的行和列,对数据进行聚合和重塑,以便更好地理解和分析数据。 Pivot_Table的主要作用是将原始数据按照指定的行和列进行分组,并对分组后的数据进行聚合操作,生成新的数据表。通过Pivot_Table,可以快速计算数据的统计量,如平均值、总和、计数等,并且可...
1. 简单的分组分类统计 # 1. 单层统计 — 根据名称分组统计不同颜色的数量总和 table = pd.pivot_table(df, values="数量", index="名称", columns="颜色", aggfunc=np.sum) table 2. fill_value参数:设定fill_value=0: 缺失值充填为0; marigins 参数:设定margins=True: 对行和列的数据进行统计输出 ...
pivot_table函数 pivot_table函数是一种用于处理表格型数据的快捷方法,它可以根据一个或多个键将数据分组,并计算分组中各组的汇总统计量。它可以根据行标签和列标签将数据放入一个交叉表中,并计算每个分组的汇总统计量,如平均值、总和、计数等。©2022 Baidu |由 百度智能云 提供计算服务 | 使用百度前必读 | ...