new=pd.pivot_table(df,#表名index=[column],#索引,行分类,必须值,可以放多个值columns=[column],#列,列分类,可选值,可以多个值values=[column],#计算值的列,可以放多个值aggfunc=lambda x:x.value_counts().count()#方式1,单个值aggfunc=[np.sum,np.mean]#方式2,多个值aggfunc={column1:[np.sum,np...
由于D、E列含缺失值,直接计算会报错,因此需要先行删除缺失值: aggfunc=lambda x: stats.trim_mean(x.dropna(), 0.1) trim_mean_df = pd.pivot_table(df, index='A', values=['D', 'E'], aggfunc=lambda x: stats.trim_mean(x.dropna(), 0.1), margins=True).reset_index() print(trim_mean_df...
pviot_table和excel里的透视表是同一个逻辑,pivot_table不同于上次讲的pivot公式,这个公式有聚合的功能 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有四个最重要的参数i...
pivot_table = pd.pivot_table(tips, index=['sex', 'smoker'], values='tip', aggfunc='size') 或者使用lambda函数: # 创建数据透视表,按sex和smoker分组,计算tip的比例 pivot_table = pd.pivot_table(tips, index=['sex', 'smoker'], values='tip', aggfunc=lambda x: len(x) / len(tips['tip...
columns=['program_name'], aggfunc=np.sum, margins=True)returntable 开发者ID:WilliamQLiu,项目名称:timetracker,代码行数:31,代码来源:calculations.py 示例2: test_pivot_table_multi ▲点赞 7▼ deftest_pivot_table_multi(self):res_sparse = pd.pivot_table(self.sparse, index='A', columns='B'...
df.pivot_table(index='subject',aggfunc=lambdax:x.tolist()) image.png 搜德斯捏!!!原来就是通过指定维度后透视得到的值的列表,或者你可以理解是通过lookup来得到的一列值。所以mean函数在作用于class、student这两列是字符串元素的列表肯定是不对的,所以被过滤掉了。
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: ...
>>> df2.pivot_table(values='X', index='Y', columns='Z', aggfunc=lambda x: len(x.unique())) Z Z1 Z2 Z3 Y Y1 1 1 NaN Y2 NaN NaN 1 请注意,使用 len 假设您的 DataFrame 中没有 NA 。您可以执行 x.value_counts().count() 或len(x.dropna().unique()) 否则。 原文由 Chang...
country_sales=all_orders.pivot_table(values='全部订单数',index='地区代码',columns='年月',aggfunc=sum,margins=True)country_sales 显示结果: 计算各地区会销比 result=member_orders/country_sales result.applymap(lambdax:format(x,".2%")) 显示结果:...
注意,在这个例子中,我们移除了数据集中的美元和欧元符号。原始数据集中存在两行重复条目,我们利用样本均值来填充数据透视表中的数据。pivot_table方法需要传递一个新的参数 aggfunc,该参数用于指明转换时所需的汇总函数。 table = OrderDict(( ('Item',['Item0','Item0','Item0','Item1']), ...