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...
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 IN(<column_list>) ) 1. 2. 3. 4. 5. 6. UNPIVOT用于将列明转为列...
Aggfunc aggfunc参数可以设置我们对数据聚合时进行的函数操作。 当我们未设置aggfunc时,它默认aggfunc='mean'计算均值。我们还想要获得james harden在主客场和不同胜负情况下的总得分、总篮板、总助攻时: pd.pivot_table(df,index=[u'主客场',u'胜负'],values=[u'得分',u'助攻',u'篮板'],aggfunc=[np.sum,...
pd.pivot_table(df,index=[u'主客场'],columns=[u'对手'],values=[u'得分'],aggfunc=[np.sum],fill_value=0,margins=1) 现在我们已经把关键参数都介绍了一遍,下面是一个综合的例子: table=pd.pivot_table(df,index=[u'对手',u'胜负'],columns=[u'主客场'],values=[u'得分',u'助攻',u'篮板'...
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...
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。
1 使用 margins 添加总计 输出：7.多级索引 7.1 使用多级索引进行分组 输出：8.总结 pivot_table 是 pandas 中非常强大的工具，适用于多维数据的分析和汇总。通过合理设置 index、columns、values 和 aggfunc 参数，可以轻松实现复杂的数据分析任务。在实际使用中，可以根据需求灵活调整参数，以获得所需的分析结果。
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 pandasas pd import numpyas np df = pd.read_csv('h:/James_Harden.csv',encoding='utf8') df.tail() 数据格式如下: ...
Pandas中pivot_table的参数aggfunc是聚合函数或函数列表，默认为平均值。
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]) ...