pivot_table(data, values=None, index=None, columns=None,aggfunc='mean', fill_value=None, margins=False, dropna=True, margins_name='All') pivot_table有四个最重要的参数index、values、columns、aggfunc,本文以这四个参数为中心讲解pivot操作是如何进行。 2.1 读取数据 import pandas as pd import numpy...
使用margins参数可以添加汇总行和列: 输出结果: 产品A B All 日期 城市 2023-01-01 上海 NaN 150.0 150.0 北京100.0 NaN 100.0 2023-01-02 上海 NaN 180.0 180.0 北京120.0 NaN 120.0 All 220.0 330.0 550.0 6. 填充缺失值 使用fill_value参数可以填充缺失值: result = pd.pivot_table(df, values='销量',...
1. 函数参数 DataFrame.pivot_table( values=None, # list or str, 需要进行聚合统计的值 示例:"产品大类"或['产品大类','产品中类','产品小类'] index=None, # list or str, 用于分组的列,相当于行索引 示例:格式同values columns=None, # list or str, 进行列分组的字段 示例:格式同values aggfunc...
pivot_table()共有9个参数,分别为:1. values, 2. index, 3. columns, 4. aggfunc, 5. fill_value, 6. margins, 7. dropna, 8. margins_name, 9. observed。其中的常用的有6个: 3. 应用示例代码 # 建立数据表 import numpy as np import pandas as pd df = pd.DataFrame({"名称": ["A", "...
pivot_table函数参数aggfunc计数 PIVOT用于将列值旋转为列名(即行转列),在SQL Server 2000可以用聚合函数配合CASE语句实现 PIVOT的一般语法是:PIVOT(聚合函数(列) FOR 列 in (…) )AS P 完整语法: table_source PIVOT( 聚合函数(value_column) FOR pivot_column...
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) 同样可以写成: data.pivot_table(’ data列名’,index,columns,aggfunc…) ...
1. 分类汇总:PivotTable参数可以根据用户选择的字段将数据分组,并对每组数据进行汇总。用户可以选择多个字段进行分类,从而更精确地进行数据分析。 2. 排序和过滤:用户可以根据需要对PivotTable参数中的数据进行排序和过滤,以便更好地理解和分析数据。用户可以按照某个字段的值进行排序,也可以根据条件对数据进行过滤,只显...
(1)参数 data:DataFrame values:列聚合值。 index:column, Grouper, array, or list of the previous。 columns:column, Grouper, array, or list of the previous。 aggfunc:function, list of functions, dict, default numpy.mean。聚合方式 fill_value:scalar, default None。Value to replace missing values...
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进行自定义设置。题目要求设置正确的参数,以制作数据透视表,并指定汇总栏的命名为“汇总”。 我们需要了解pivot_table()函数的参数含义: margins参数用于指定是否显示边际汇总(即行和列的总和)。margins_name参数用于指定边际汇总的列名。