aggfunc: 聚合函数,默认为mean fill_value: 填充缺失值 margins: 是否添加汇总行/列 dropna: 是否删除全为NaN的列 2. 基本用法示例 让我们通过一个简单的例子来了解pivot_table的基本用法: importpandasaspdimportnumpyasnp# 创建示例数据df = pd.DataFrame({'日期': ['2023-01-01','2023-01-01','2023-01...
importpandasaspd pd.pivot_table(data:'DataFrame',values=None,index=None,columns=None,aggfunc:'AggFuncType'='mean',fill_value=None,margins:'bool'=False,dropna:'bool'=True,margins_name:'str'='All',observed:'bool'=False,sort:'bool'=True) data:数据集。 values:要聚合的列,默认对所有数值型变量...
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...
aggfunc=[np.median, np.mean], # aggfunc默认统计的是平均值(一个值),也可以让他统计中位数等等 )) ic(wide_table) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 这时不仅统计了平均值, 还统计了中位数 margin 值是布尔值, 是否在边缘统计全部的aggfunc(默认是平均值) wide_table = (weather.pivot_table( index=["...
pivot_table aggfunc 不重复计数 =SUM(1/COUNTIF($A$1:$A$6,$A$1:$A$6)) 数组公式 = SUM(1/COUNTIF(区域,区域)) 个公式是计算区域中不重值的个数的经典公式。 准备 区域A1:A10的数据分别是:公式、计算、可以、公式、公式、复制、这个、重复、可以、不可以...
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) pivot_table有很多参数,其中有5个尤为重要,分别是data、index、values、columns和aggfunc,下面简单介绍。
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]) ...
aggfunc=[np.sum],fill_value=0,margins=True) 一个很方便的特性是,为了对你选择的不同值执行不同的函数,你可以向aggfunc传递一个字典。不过,这样做有一个副作用,那就是必须将标签做的更加简洁才行。 pd.pivot_table(df,index=["Manager","Status"],columns=...
Pandas中pivot_table的参数aggfunc是聚合函数或函数列表，默认为平均值。
pivot_table()的aggfunc参数`pivot_table()`函数的`aggfunc`参数用于指定在透视表中进行聚合操作的函数。它接受一个或多个聚合函数作为输入,这些函数将应用于透视表中的数据。 以下是一些常用的聚合函数: 1. `sum()`: 计算所有值的总和。 2. `mean()`: 计算所有值的平均值。 3. `count()`: 计算非空值...